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不不不，现在情况有变——

在单个GPU上完全可以调整大规模模型的超参数。

怎么说？

原来有人发现了一种新的调参方法，无论模型规模怎么变化，所得的最优超参数都能保持性能稳定。

由此一来，我们可以先训练一个小版本的模型，在上面间接调整好超参，然后以零样本的方式直接将它们复制到全尺寸模型上，就能获得相当不错的性能。

这对手里GPU资源不够的人来说简直不要太好了吧。

目前，相关帖子也在Reddit上引起热议，得到了300+的点赞支持。

在一个GPU上调参GPT-3大模型

方法名叫muP(Maximal Update Parametrization)，作者分别来自微软和OpenAI。

想法很简单，利用的是他们在之前的工作中发现的一个叫做µP的特殊参数化思路：

窄神经网络和宽神经网络共享同一组最优超参数，即使宽度无限大（width->∞）时也一样。

具体原理可以参见论文《Feature Learning in Infinite-Width Neural Networks》。

可共享的超参数包括学习率learning rate、learning rate schedule、initialization、parameter multipliers……甚至可以单独针对每个参数张量。

作者在宽度高达4096的Transformer以及ResNet上验证了这一结论。

因此，资源匮乏的炼丹er就可以在单张GPU上对一个小版本的GPT-3模型进行超参数调整：

如果在这个小模型上得到的参数接近最优，那么在大模型上也可以得到一样的结果。

ps. 这种调参方式又被命名为“µ迁移（µTransfer）”。

具体效果如何？

作者训练了一个只有4000万参数规模的小型GPT-3，它小到可以直接跑在一张GPU上。

然后把它的超参数“µ迁移”到一个有67亿参数的大规模GPT-3上，结果发现它的性能和原始的GPT-3完全相当——尽管原GPT-3的参数规模还是它的两倍！

而这一调整成本只占整个预训练成本的7%。

由于模型规模增大，直接调整小型模型的成本仍大致相同，如果用该方式来调参175亿规模的GPT-3，其成本可能最多只有总预训练成本的0.3%。

好了，这时你可能会问：能不能只缩小模型的宽度呢？

作者表示，对于“non-width stuff”，没有理论保证。

不过好消息是，他们在preLN Transformer的合理范围内对depth、batch size、sequence length和timestep的迁移效果进行了测试。

其中，他们将BERT-base和BERT-large在宽度和深度上缩小到同样的规模， 然后同时进行超参数调整后发现：

相比已经调优的megatron BERT基线，两者的性能都得到了改善，尤其是BERT-large提升更大。

由此也总结出一个道理：

迁移后的模型规模越大，收益越高。

所以作者还调侃道，虽然我们没有测试175亿规模的GPT-3，但保证结果能让你“流口水”。

说了这么多，到底如何实现？

下表概括了如何通过fan-in或fan-out调整你的模型的initialization和learning rate。

其中粉色文本为µP，括号中的灰色文本为pytorch默认值。

当然，如果你不想自己手动操作，作者也开源了Pytorch实现，通过pip install mup就可以应用到你的模型中。

关于作者

一作名叫Greg Yang，微软高级研究员。

通讯作者为微软研究院深度学习技术中心合伙人研究经理、IEEE Fellow高剑峰。

还有两位华人作者分别为来自微软的Liu Xiaodong（北京邮电大学校友）和Chen Weizhu（已在微软工作16年）。

他们的这篇成果已被NeurIPS 2021接收。

GitHub链接：​​https://github.com/microsoft/mup​​

论文地址：​​https://arxiv.org/abs/2203.03466​​

官方博客链接：​​https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/%C2%B5transfer-a-technique-for-hyperparameter-tuning-of-enormous-neural-networks/​​

Reddit讨论：​​https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/tb0jm6/r_you_cant_train_gpt3_on_a_single_gpu_but_you_can/​​

关键词： 神经网络 范围内对 就能获得 可以调整 技术中心