單張GPU搞定GPT-3超參數！先訓練小模型，再“一鍵遷移”
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不不不，現在情況有變——
在單個GPU上完全可以調整大規模模型的超參數。
怎么說？
原來有人發現了一種新的調參方法，無論模型規模怎么變化，所得的最優超參數都能保持性能穩定。
由此一來，我們可以先訓練一個小版本的模型，在上面間接調整好超參，然后以零樣本的方式直接將它們復制到全尺寸模型上，就能獲得相當不錯的性能。
這對手里GPU資源不夠的人來說簡直不要太好了吧。
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在一個GPU上調參GPT-3大模型
方法名叫muP (Maximal Update Parametrization)，作者分別來自微軟和OpenAI。
想法很簡單，利用的是他們在之前的工作中發現的一個叫做μP的特殊參數化思路：
窄神經網絡和寬神經網絡共享同一組最優超參數，即使寬度無限大（width->∞）時也一樣。
具體原理可以參見論文《Feature Learning in Infinite-Width Neural Networks》。
可共享的超參數包括學習率learning rate、learning rate schedule、initialization、parameter multipliers……甚至可以單獨針對每個參數張量。
作者在寬度高達4096的Transformer以及ResNet上驗證了這一結論。
因此，資源匱乏的煉丹er就可以在單張GPU上對一個小版本的GPT-3模型進行超參數調整：
如果在這個小模型上得到的參數接近最優，那么在大模型上也可以得到一樣的結果。
ps. 這種調參方式又被命名為“μ遷移（μTransfer）”。
具體效果如何？
作者訓練了一個只有4000萬參數規模的小型GPT-3，它小到可以直接跑在一張GPU上。
然后把它的超參數“μ遷移”到一個有67億參數的大規模GPT-3上，結果發現它的性能和原始的GPT-3完全相當——盡管原GPT-3的參數規模還是它的兩倍！
而這一調整成本只占整個預訓練成本的7%。
由于模型規模增大，直接調整小型模型的成本仍大致相同，如果用該方式來調參175億規模的GPT-3，其成本可能最多只有總預訓練成本的0.3%。
好了，這時你可能會問：能不能只縮小模型的寬度呢？
作者表示，對于“non-width stuff”，沒有理論保證。
不過好消息是，他們在preLN Transformer的合理范圍內對depth、batch size、sequence length和timestep的遷移效果進行了測試。
其中，他們將BERT-base和BERT-large在寬度和深度上縮小到同樣的規模， 然后同時進行超參數調整后發現：
相比已經調優的megatron BERT基線，兩者的性能都得到了改善，尤其是BERT-large提升更大。
由此也總結出一個道理：
遷移后的模型規模越大，收益越高。
所以作者還調侃道，雖然我們沒有測試175億規模的GPT-3，但保證結果能讓你“流口水”。
說了這么多，到底如何實現？
下表概括了如何通過fan-in或fan-out調整你的模型的initialization和learning rate。
其中粉色文本為μP，括號中的灰色文本為pytorch默認值。
當然，如果你不想自己手動操作，作者也開源了Pytorch實現，通過pip install mup就可以應用到你的模型中。
關于作者
一作名叫Greg Yang，微軟高級研究員。
通訊作者為微軟研究院深度學習技術中心合伙人研究經理、IEEE Fellow高劍峰。
還有兩位華人作者分別為來自微軟的Liu Xiaodong（北京郵電大學校友）和Chen Weizhu （已在微軟工作16年）。
他們的這篇成果已被NeurIPS 2021接收。
GitHub鏈接：
??https://github.com/microsoft/mup??
論文地址：
??https://arxiv.org/abs/2203.03466??
