Gradient kontrollpunktis Jaxis, mida rakendatakse kasutades `jax.checkpoint` (tuntud ka kui` jax.remat`), on tehnika, mis on loodud mälu kasutamise vähendamiseks masinaõppe mudelite gradientide arvutamisel. See meetod toimib, säilitades vaheväärtused valikuliselt arvutamise edasiliikumise ajal ja arvutades need vastavalt vajadusele tagasipööramise ajal, selle asemel, et säilitada kõiki vaheväärtusi.
Kuidas see töötab:
1. Mälu vähendamine: mitte kõiki vaheväärtusi salvestades vähendab gradiendi kontrollpunkti gradiendi arvutamiseks vajalikku mälu kasutamist. See on eriti kasulik suurte mudelite jaoks, kus vaheaktiveerimine võib tarbida olulist mälu.
2. kompromiss: mälu kasutamise vähenemine tuleb suurenenud arvutusaja hinnaga. Tagasipassi ajal arvutatakse mõned vaheväärtused mälust väljatoomise asemel uuesti, mis võib põhjustada täiendavaid arvutuslikke üldkulusid.
3. tõhusus: gradiendi kontrollpunkti tõhusus mälu kasutamise vähendamisel sõltub mudeli suurusest ja keerukusest. Väiksemate mudelite puhul võib mõju olla piiratud selliste optimeerimiste tõttu nagu XLA ja JIT kompilatsioon [2] [3]. Suuremate vahepealsete aktiveerimisega suuremate mudelite puhul võib kontrollpunktid siiski mäluvajadusi märkimisväärselt vähendada.
4. Rakendamine: Jaxis saate rakendada oma mudeli konkreetsetele funktsioonidele `Jax.CheckPoint`, et kontrollida vaheühendeid, võrreldes uuesti arvutamisega. See võimaldab tasakaalu mälu tõhususe ja arvutuslike kulude vahel [1] [3].
Üldiselt on Gradient kontrollpunkt JAX-is väärtuslik tööriist mälu kasutamise haldamiseks suuremahuliste masinõppe arvutamisel, ehkki selle tõhusus võib erineda vastavalt konkreetsele mudeli arhitektuurile ja arvutuskeskkonnale.
Tsitaadid:]
[2] https://github.com/google/jax/issues/19822
[3] https://docs.jax.dev/en/latest/gradient-checkpoting.html
]
[5] https://arxiv.org/abs/2412.11810
]
]
[8] https://openreview.net/forum?id=qhxjqomddf