现在我们要深入了解 DeepSeek R1-Zero 模型所采用的具体强化学习算法:GRPO (Gradient Reward Policy Optimization)。 目前存在多种强化学习算法,但传统方法通常依赖于 “评论家” (Critic) 模型来辅助主决策模型(即“行动者” Actor,此处为 DeepSee...
因此几个重要参数你可以根据你的硬件条件进行调整：per_device_train_batch_size=1, gradient_accumulation...
与之相比,基于每个样本的计算显然更具挑战性。 为了克服这一困难,开发者利用 Ian Goodfellow 2015 年提出的高效技术(参见论文《EFFICIENT PER-EXAMPLE GRADIENT COMPUTATIONS》),获取训练标准神经网络所需的全部梯度向量。 至于模型参数,则单独返回给定批次中每个样本的损失梯度,整个过程如下所示: Opacus 工作流程图,其中...
_ = next(iter(train_loader)) prof.start() model(input_sample) prof.stop() print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total", row_limit=10))
首先设置一个梯度阈值:clip_gradient 在后向传播中求出各参数的梯度,这里我们不直接使用梯度进去参数更新,我们求这些梯度的l2范数 然后比较梯度的l2范数||g||与clip_gradient的大小 如果前者大,求缩放因子clip_gradient/||g||, 由缩放因子可以看出梯度越大,则缩放因子越小,这样便很好地控制了梯度的范围 最后将梯...
同时,他们在此基础上,引入差分私有随机梯度下降算法(Differentially Private Stochastic Gradient Descent,简称,DP-SGD),该算法通过小批量随机优化过程,使其具有差分私有性。 具体而言,Opacus库在保护数据隐私方面有以下特性: 速度:通过利用PyTorch中的Autograd Hook,Opacus可以计算成批的单个样本梯度,与微批量(Microbatching...
右边的点,称为“正确答案”,代表数据集中的一个数据点(即 x_{\text{train}}),左边的点,“错误答案”,代表我们模型的一个样本(即 x_{\text{sample}})。因此,我们试图“提升”数据集中数据点的概率,同时“压低”随机采样的点。拉和推的两种力量在 q_{\theta}(\mathbf{x})=p(\mathbf{x}) 时达到平衡...
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。 作者:知乎—Takanashi ...
在github上查看并编辑本教程。 在大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。同时,处理这些非常大模型的训练也伴随着相当大的工程复杂性。PyTorch FSDP,在 PyTorch 1.11 中发布,使这变得更容易。 在本教程中,我们展示了如何使用FSDP APIs,用于简单的 MNIST 模型,可以扩展到其他更大的模型...
Enabling Fast Gradient Clipping and Ghost Clipping in Opacus Differential Privacy Series Part 1 | DP-SGD Algorithm Explained Differential Privacy Series Part 2 | Efficient Per-Sample Gradient Computation in Opacus PriCon 2020 Tutorial: Differentially Private Model Training with Opacus ...