2026年01月21日
## 要約：
AdaFRUGALは、大規模言語モデル（LLM）の学習におけるメモリ使用量を削減するフレームワークです。学習の効率をさらに向上させるため、メモリ使用量を徐々に減らすためのパラメータ（$
ho$）と、計算コストを抑えるためのスケジューリング（$T$）を自動的に調整します。実験結果から、既存の手法と同等以上の性能を維持しつつ、GPUメモリと学習時間を大幅に削減できることが示されています。
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## 翻訳：
arXiv:2601.11568v1 Announce Type: new
Abstract: 大規模言語モデル（LLMs）の学習は、オプティマイザの状態オーバーヘッドにより、非常にメモリ集約的です。FRUGALフレームワークは、勾配分割によってこれを緩和しますが、その静的なハイパーパラメータ--部分空間比 ($
ho$) と更新頻度 ($T$)--は、高コストな手動調整を必要とし、適応性を制限します。我々は、AdaFRUGALを紹介します。これは、2つの動的制御を導入することで、このプロセスを自動化します。(i) $
ho$ の線形減衰により、徐々にメモリを削減し、(ii) 損失を認識したスケジュールで $T$ を下げることで、計算オーバーヘッドを低減します。大規模な事前学習（英語C4、ベトナムVietVault）とファインチューニング（GLUE）にわたる実験から、AdaFRUGALは魅力的でバランスの取れたトレードオフを実現していることが示されています。これは、AdamWおよび静的FRUGALに対して競争力のある性能を維持しながら、GPUメモリとトレーニング時間を大幅に削減し、リソースに制約のあるLLMトレーニングのための、より実用的で自律的なソリューションを提供します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.11568)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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