图1 权重衰减 结果论 在一些测试实验中,SGDM + weight decay差于SGDM + L2 regularization,Adam + weight decay优于Adam + L2 regularization。 关于PyTorch中的坑 PyTorch中的SGDW本质上是SGD + l2 regularization。千万别被名字误导。 推荐组合 更多epoch + SGD(无momentum) + L2正则化 比较少的epoch + Adam...
2）NLP模型是稀疏的，在稀疏模型上使用AdamW效果比较好（但还没有找到相关的论文）。 请问上面两点…前...
例如,在 ImageNet 数据集上,使用 AdamW 优化器训练的 ResNet 模型比使用 Adam 优化器训练的模型在准确率上平均提高了 1.5 个百分点。 1.2 Batch Size 的基本概念 Batch Size 是指在训练神经网络时,每次迭代中用于计算梯度的样本数量。它是深 度学习训练过程中的一个重要超参数。较小的 Batch Size 可以增加训练...
ReadPaper是深圳学海云帆科技有限公司推出的专业论文阅读平台和学术交流社区,收录近2亿篇论文、近2.7亿位科研论文作者、近3万所高校及研究机构,包括nature、science、cell、pnas、pubmed、arxiv、acl、cvpr等知名期刊会议,涵盖了数学、物理、化学、材料、金融、计算机科
AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器,而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确,在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程,明确一下二者的区别。TLDR:AdamW将优化过程中使用的针对网络权重的衰减项(或者叫正则项)从loss中单独拿了出来,不参与Adam中一二阶动量的计算。 下面是二者的详细对比: 1. Adam 首先是Ad...
Essential AI最新发布的Muon框架在Hugging Face引发关注——大批量训练时数据利用率提升30%,计算效率碾压传统AdamW。▎突破点:通过优化参数更新机制,Muon成功拓展了帕累托前沿边界,这意味着在相同算力消耗下可获得更高质量模型,尤其适合超大规模预训练场景。工程师注意:该框架现已开源,点击官网即可获取完整技术白皮书与...
笔记本电脑挑战Gemma-7B中文优化 | 之前以为微调7B模型,笔记本电脑应该很困难,很容易把显存弄爆掉,不过结合QLora、Flash Attention 2以及adamw_bnb_8bit的优化方法,竟然很轻松就完成了Gemma-7B的优化。话不多说,接下来我们利用这篇论文的ORPO方法优化Gemma-7B,增强取中文的对话能力。
在他们的框架内,他们介绍了 MARS 的三个实例,它们分别利用了基于 AdamW、Lion 和 Shampoo 的预条件梯度更新。他们还将他们的算法与现有的优化器联系起来。训练 GPT-2 模型的实验结果表明,MARS 的性能始终大大优于 AdamW。论文链接:链接#知识分享 #大模型 #论文 发布于 2024-11-20 11:24・IP 属地北京 ...
kimi新发布了一个论文,终于对优化器也动手了,现在训练的优化器都是adamw,也算久经沙场的老将。他们用的muon优化器也不是新东西,但他们改了muon,提出通过逐参数更新尺度调整,保持矩阵与非矩阵参数更新均方根(RMS)一致性,也就训练稳定性更高,使其对分布式训练更友好。不同于adamw的m和v一阶二阶导,muon直接svd矩...
Muon优化器训练效率翻倍,Moonlight模型开源 | 重磅!Muon优化器训练效率较AdamW提升2倍 ✨ 技术亮点:无需调参即可从AdamW迁移、分布式内存效率提升、通信优化实现 🚀 基于Muon训练的Moonlight模型惊艳亮相:3B/16B混合专家架构,用更少算力突破性能边界 🎁 开源全家桶:完整代码库+预训练/微调模型+技术论文,点击链接...