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小色哥萝莉网 1行代码矫合法模子西宾，Llama西宾速率升至1.47倍，华东谈主团队出品
克雷西 发自 凹非寺小色哥萝莉网
量子位 | 公众号 QbitAI
惟有改一瞥代码，就能让大模子西宾遵循普及至1.47倍。
领有得州大学奥斯汀分校配景四名华东谈主学者，提倡了大模子西宾优化器Cautious Optimizers。
在提速的同期，Cautious约略保证西宾遵循不出现示寂，而且谈话和视觉模子都适用。
该优化器以哈密顿量和着落能源学为表面基础，在加快的同期不影响不休特色。
作家在600M到1B不同参数规模的Llama模子上进行了磨砺，得回了最高47%的加快率。
该有计划联系代码也曾开源，在GitHub上有使用步调的提神老师。
一瞥代码矫合法模子西宾
Cautious Optimizers在PyTorch当中增多的一瞥代码，中枢念念路是引入杀青一种躲闪机制，从而幸免参数更新的标的与现时梯度标的各异。
因为这两个标的一朝不一致，就有可能导致示寂函数暂时增多，形成不休速率的减缓。
自拍偷拍不外作家并未在标的不一致的开首问题上过度纠结，而是引入了一种判断机制，在参数更新之前增多一步盘算推算，从而过滤掉标的不一致的情形。
这也恰是上头代码的径直作用。
△GD：梯度着落，GDM：带动量的梯度着落，C-GDM：本名堂
具体来说，加入的两行代会对u和g两个向量求内积，u向量对应优化器给出的参数更新标的，而g向量对应现时本领的梯度标的。
作家设想了一个对皆掩码函数ϕ，当u和g的内积小于0时（即标的不一致），ϕ的输出为0向量；当内积大于即是0时，ϕ的输出为全1向量。
而一朝ϕ为零向量时，w_t盘算推算式中含u的项也会变为零向量，导致此项更新被跳过。
这么就不错判断参数更新和梯度标的是否一致，要是不一致则不会用于参数更新，幸免了西宾流程中示寂函数的回升。
西宾遵循普及47%为了评估Cautious Optimizers的具体遵循，作家辩认在谈话模子Llama和视觉模子MAE上进行了磨砺。
作家中式了60M、100M、350M和1B四种参数规模的Llama模子，在C4语料库上进行预西宾。
优化器接管了AdamW和Lion，以及它们对应的Cautious版块:C-AdamW和C-Lion，每个践诺中进行1万步迭代。
国法C-AdamW和C-Lion在统共规模上都发达出明显的不休加快遵循。
尤其是在1B规模上，比拟原版的AdamW和Lion，它们的样本遵循辩认提高了47%和28%，这标明Cautious Optimizer能灵验减少西宾震憾，使不休更肃肃高效。
何况，Cautious Optimizer在统共情况下都取得了更低的困惑度，印证了其出色的泛化性能。
为了评估模子的本色遵循，有计划者在语句匹配、文本蕴含、边幅分类等6个GLUE下贱任务上测试了AdamW和C-AdamW优化后1B模子的发达，
国法标明，C-AdamW的平均得分比AdamW高出2%，在大多量任务上都取得了高出，讲解Cautious跳过部分参数更新的时势不会引起模子性能着落。
关于视觉模子，作家以ViT为主干汇注，在ImageNet-1K数据集上预西宾了MAE模子。
由于视觉任务的突出性，西宾流程接受了立地陡立图像块并重建的范式，因此优化运筹帷幄是最小化重建曲折，而非时时的分类示寂。
作家对比了AdamW和C-AdamW的发达，即西宾50轮后的最终重建曲折，国法C-AdamW的曲折为0.5926，低于AdamW的0.6085。
一作曾在一周内复刻o1
本名堂是由四名华东谈主学者共同打造的。
第一作家Kaizhao Liang，是AI推理加快管事商SambaNova公司的别称高档ML工程师。
在o1模子发布一周内，该公司就推出了一个肖似o1模子念念考流程的开源平替，主要作家恰是Liang。
其他三名作家是得州大学奥斯汀分校CS助理涵养Qiang Liu，以及他的两名博士生，Lizhang Chen和Bo Liu。
此外，Liang的东谈主工智能硕士学位亦然从该校得回。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2411.16085GitHub：https://github.com/kyleliang919/C-Optim— 完 —
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