Adafactor

Adafactor, Google tarafından geliştirilen ve özellikle büyük ölçekli dil modelleri gibi hafıza tüketimi yüksek modeller için tasarlanmış, verimli ve düşük bellekli bir optimizasyon algoritmasıdır. İlk olarak 2018 yılında "Adafactor: Adaptive Learning Rates with Sublinear Memory Cost" başlıklı çalışmada tanıtılmıştır. Adafactor, Adam algoritmasına benzer şekilde moment temelli güncellemeler yapar ancak ikincil moment tahminlerini daha az bellek kullanarak hesaplar ve böylece büyük modellerin eğitimine olanak tanır.

Adafactor’ın en önemli özelliği, ikinci moment vektörünü tam matris olarak tutmak yerine satır ve sütunların ortalamalarını ayrı ayrı saklamasıdır. Bu yaklaşım, özellikle yüksek boyutlu tensörlerde bellek tüketimini karekök oranında azaltır. Örneğin, $d\times d$ boyutunda bir parametre matrisinde $d^2$ yerine yalnızca $2d$ adet değer saklanır.

Adam algoritmasındaki gibi Adafactor da gradyanların ilk momenti (ortalama değeri) ile ikinci momentini (kareler ortalaması) kullanır. Ancak ikinci moment şöyle hesaplanır:

Parametre matrisi $W\in {\mathbb{R}}^{r\times c}$ için:

$R_t={\beta }_2\cdot R_{t-1}+(1-{\beta }_2)\cdot \frac{1}{c}{\sum }_{j=1}^c{g}_{t,ij}^2$

$C_t={\beta }_2\cdot C_{t-1}+(1-{\beta }_2)\cdot \frac{1}{r}{\sum }_{i=1}^r{g}_{t,ij}^2$

Bu değerler kullanılarak yaklaşık kare norm matris elde edilir:

${\hat{v}}_{t,ij}=\frac{R_{t,i}\cdot C_{t,j}}{\frac{1}{rc}{\sum }_{i,j}{R}_{t,i}\cdot C_{t,j}}$

Öğrenme oranı ve normalleştirme ile parametre güncellenir:

${\theta }_t={\theta }_{t-1}-{\eta }_t\cdot \frac{g_t}{\sqrt{{\hat{v}}_t}+ϵ}$

Adafactor, varsayılan olarak mutlak öğrenme oranı yerine göreli öğrenme oranı $({\eta }_t\propto \frac{1}{\sqrt{t}})$ kullanır. Böylece büyük modeller için sabit değerler ayarlamadan otomatik öğrenme oranı kontrolü sağlanır.

• Adam: $O(n)$ ilave bellek gerektirir (her parametre için iki moment).
• Adafactor: $O(n)$ yerine $O(\sqrt{n})$ bellekle yaklaşık aynı başarıyı sağlar.

• Bellek dostu: Özellikle devasa Transformer tabanlı modellerde tercih edilir.
• Adaptif öğrenme: Öğrenme oranı otomatik ayarlanabilir.
• Adam benzeri performans: Çoğu durumda Adam’a benzer doğruluk sağlar.

• Kod karmaşıklığı: Adam’a göre daha karmaşık bir güncelleme mekanizmasına sahiptir.
• Yalnızca matris-tabanlı parametreler için uygundur: Skaler parametrelerde performans kaybı olabilir.
• Varsayılan hiperparametrelerle ince ayar gerekebilir.

• Transformers: Özellikle T5, mT5, BERT gibi modellerin eğitiminde kullanılmıştır.
• Dil modelleme: Büyük veri setlerinde uzun süreli eğitimlerde etkilidir.
• Bellek sınırlı ortamlar: GPU RAM’i sınırlı olan sistemlerde avantaj sağlar.

^{Adafactorün (4,4) noktası için adım adım optimizasyon süreci görselleştirildi. (}

Adafactor, parametre matrisinin satır ve sütun boyutlarında ayrı moment tahminleri kullanarak bellek kullanımını azaltır.