5. 结论本研究系统阐释了AdamW优化器的技术革新路径，通过解耦式权重衰减重构参数更新动力学方程，在ImageNet、GPT等基准任务中实现准确率（如ImageNet Top-1准确率提升1.2pp）、训练效率（如LLaMA-65B训练收敛速度提升37%）和内存占用（如Apollo框架将显存需求压缩至SGD水平）的多重突破。理论证明其泛化误差边界
在大模型时代，Adamw是大家常见的优化器。有一个关于它的知识：Adamw优化器是在大模型训练过程中，占用...
http://t.cn/A6QayoBJ 这个名为 Adam-mini 的新优化器比 AdamW 实现了更高的吞吐量,同时内存占用减少了 45% 到 50%。 在 2x A800-80GB GPU 上对 Llama2-7B 进行预训练时,与 AdamW 相比,吞吐量提高了 49.6%,...
可以看出，AdamW优化器在NLP模型训练中的广泛应用，主要得益于其更好的泛化性能、对NLP任务loss landscape...
而不是SGD？目前了解到两个可能的原因：1）Adam系列更快。2）NLP模型是稀疏的，在稀疏模型上使用AdamW...
4、权重衰减： AdamW引入了权重衰减机制，有助于防止模型的权重过度增长，从而减轻过拟合的风险。这对于...
字节团队提出大模型训练优化框架MARS | 训练深度神经网络——以及最近的大模型——需要高效且可扩展的优化器。自适应梯度算法(如 Adam、AdamW 及其变体)一直是这项任务的核心。尽管在过去的十年中开发出了许多旨在加速凸和非凸环境下随机优化的方差缩减算法,但在训练深度神经网络或大语言模型(LLM)方面,方差缩减算法并...
该模型使用 5.7 万亿个标记进行训练,采用了 Muon 优化器。Muon 优化器被认为比传统的 AdamW 优化器更高效,能够在较少的训练步骤中达到类似的表现。性能测试显示,Moonlight-16B 在多个基准测试中表现优异,例如: 英语MMLU:70.0英语 MMLU-pro:42.4英语 BBH:65.2代码 HumanEval:48.1代码 MBPP:63.8数学 GSM8K:77.4数学...
回顾神经网络优化器的演进中,从SGD到Adam、AdamW,再到Muon,可以说每一步都体现了对参数更新机制和训练效率的底层技术创新与突破。从SGD到AdamW:自适应学习率的探索SGD(随机梯度下降):作为基础优化器,SGD通过梯度方向直接更新参数,但固定学习率容易陷入局部极小,且对参数敏感,需要手动调整学习率。动量法:引入“惯性”...
受将LoRA 作为子空间投影器进行训练的黎曼预调器的启发,来自清华大学和智谱的研究团队及其合作者为 MoE-LoRA 提出了一种新的训练策略,通过多空间投影来稳定和增强其特征学习过程。在 SGD 和 AdamW 优化器上的试验,证明了这一方法的有效性。 论文链接:链接 ...