局部代理网络降低 Transformer 训练内存
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局部代理网络降低 Transformer 训练内存
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AI 综述
研究者 Wu S. Zihan、Brian A. Yuan、Guillaume Bellec 提出一种面向 Transformer 的内存高效训练方法：为每个 Transformer block 训练一个局部代理网络，通过知识蒸馏预测全局网络输出，使梯度可独立回传，从而不必存储全部激活值。 作者称，该方法在深层线性网络中理论上精确，在非线性残差模型中梯度误差可被界定；在 CIFAR-100 的 vision transformer 实验中，其精度与内存的权衡优于其他局部算法。
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最新进展10月19日 12:00
面向 Transformer 的内存高效训练：用局部代理网络估计梯度报道时间线
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10月19日
- arXiv cs.AI面向 Transformer 的内存高效训练：用局部代理网络估计梯度
研究者提出为每个 Transformer block 训练一个局部代理网络，通过知识蒸馏预测全局网络输出，使梯度可独立回传，从而避免存储全部激活值。理论上该方法在深层线性网络中精确，在非线性残差模型中梯度误差可被界定；在 CIFAR-100 上的 vision transformer 实验中取得优于其他局部算法的精度/内存权衡。
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