零阶优化器在应用于 LLM 时收敛效率受限,主要是因为它们在梯度估计上的方差较大。为了进一步增强零阶优化器,作者从降低梯度估计方差的角度入手,提出了三种进阶算法,包括:分块零阶微调(block-wise ZO fine-tuning)、零阶和一阶混合微调(hybrid ZO and FO fine-tuning)、引入稀疏性的零阶梯度估计(sparsity-induced...
零阶优化 现假设我们无法获得函数f:\mathbb{R}^n\mapsto \mathbb{R}的梯度,但有一个零阶 Oracle 可以接受任意\bm{x}\in\mathbb{R}^n的输入,并输出相应的值f(\bm{x}),我们需要有限次使用这个零阶 Oracle 来优化f,即解决下面的问题 \min_{\bm{x}\in\mathbb{R}^n}f(\bm{x})\\本节中我们就将...
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model Training”,本文被 ICLR 2024 接收,代码已开源。 论文地址:https://arxiv.org/ab...
本文是一篇关于提高零阶优化的扩展性的研究,代码已开源,论文已被 ICLR 2024 接收。 今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model...
据我们所知,之前的工作没有展示出 ZO 优化在训练深度神经网络(DNN)时不会显著降低性能的有效性。为了克服这一障碍,我们开发了DeepZero,一种原理性零阶优化深度学习框架,可以将零阶优化扩展到从头开始的神经网络训练。 a)零阶模型修剪(ZO-GraSP):一个随机初始化的密集神经网络往往包含一个高质量的稀疏子网络。然而...
简单来说,策略梯度就是在遇到有操作等不可导目标函数时,换一个可导的目标(2),这时候用强化的语言来说,y 称为“策略”,称为“决策模型”,就是“奖励”,然后配合采样估计和降低方差技巧,得到原模型的一个有效的梯度估计,从而完成模型的优化。 零阶优化 ...
零阶优化方法和一阶优化方法通过对目标函数逼近或对目标函数加罚函数的方法将约束的优化问题转换为非约束的优化问题.两种算法的主要区别在于:零阶算法不利用一阶导数信息,一阶算法利用一阶导数信息. 零阶算法是在一定次数的抽样基础上,拟合设计变量、状态变量和目标函数的响应函数,从而寻求最优解,顾又可称其为子问题...
本文是一篇关于提高零阶优化的扩展性的研究,代码已开源,论文已被 ICLR 2024 接收。 今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 “DeepZero: Scaling up Zeroth-Order Optimization for Deep Model...
简介:【2月更文挑战第28天】ICLR 2024:首个零阶优化深度学习框架 在2024年ICLR)上,研究者们提出了一项创新成果——DeepZero,这是一个将零阶(Zeroth-order, ZO)优化技术应用于深度神经网络(DNN)训练的深度学习框架。这一技术在机器学习领域中备受关注,尤其是在难以获取一阶(First-order, FO)信息的情况下。然而...
1零阶优化算法 零阶算法是在一定次数的抽样基础上,拟合设计变量、状态变量和目标函数的响应函数,从而寻求最优解,顾又可称其为子问题方法。函数曲线(或曲面)的形式可采用线性拟合、平方拟合或平方加交叉项拟合。若采用平方拟合,则目标函数的拟合公式为: 对于设计变量和状态变量的约束条件,可采用罚函数将其转化为无约...