探索深度学习中的优化器选择对模型性能的影响
随着人工智能技术的发展,尤其是深度学习技术的进步,越来越多的研究者开始关注于如何构建更加高效且准确的学习系统。在这个过程中,除了精心设计网络结构外,合理地选取训练过程中使用的优化算法也至关重要。一个好的优化器不仅能够加速收敛速度,还能改善最终结果的质量。本文旨在通过对几种主流优化方法的研究,为读者提供一些关于如何...
ICML 2024:零阶优化器微调大模型,大幅降低内存
在当前的自然语言处理(NLP)领域,微调预训练的大型语言模型(LLMs)已经成为了标准做法。然而,随着LLMs的规模不断扩大,由于需要进行反向传播(BP)来计算一阶(FO)优化器的梯度,如随机梯度下降(SGD...
减少内存消耗、降低大模型训练成本,ACL杰出论文作者揭秘CAME优化器
在语言模型的训练中,优化器往往占据了大量的内存使用。然而,随着大语言模型参数量的不断增加,随之而来的是训练时的内存消耗更为严峻。目前,自适应梯度优化算法,如 Adam 和 LAMB,在大规模语言模型的训练中表现出出色的训练性能。然而,传统优化算法对自适应的需求需要保存每个参数梯度的二阶矩估计,从而导致额外的内存开销。为了解决这个问题,研究者们提出了一些内存高效的优化器(例如 Adafactor)....
7 Papers & Radios | 英伟达把GPT-4塞进我的世界;比Adam快2倍的大模型预训练优化器
本周重要论文包括英伟达提出的首个大模型驱动、可以终身学习的游戏智能体VOYAGER,以及马腾宇团队新出的大模型预训练优化器。目录:VOYAGER: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language ModelsSophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Mode....

马腾宇团队新出大模型预训练优化器,比Adam快2倍,成本减半
机器之心编辑部鉴于语言模型预训练成本巨大,因而研究者一直在寻找减少训练时间和成本的新方向。Adam 及其变体多年来一直被奉为最先进的优化器,但其会产生过多的开销。本文提出了一种简单的可扩展的二阶优化器 Sophia,在与 Adam 比较中,Sophia 在减少了 50% step 数量的情况下实现了与 Adam 相同的验证预训练损失。大语言模型(LLM)的能力随着其规模的增长而取得了显著的进展。....

Sea AI Lab和北大Adan项目原作解读:加速训练深度模型的高效优化器
自 Google 提出 Vision Transformer (ViT)以来,ViT 渐渐成为许多视觉任务的默认 backbone。凭借着 ViT 结构,许多视觉任务的 SOTA 都得到了进一步提升,包括图像分类、分割、检测、识别等。然而,训练 ViT 并非易事。除了需要较复杂的训练技巧,模型训练的计算量往往也较之前的 CNN 大很多。近日,新加坡 Sea AI Lab 和北大 ZERO Lab....
训练ViT和MAE减少一半计算量!Sea和北大联合提出高效优化器Adan,深度模型都能用
自Google提出Vision Transformer(ViT)以来,ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构,许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升,包括图像分类、分割、检测、识别等。然而,训练ViT并非易事。除了需要较复杂的训练技巧,模型训练的计算量往往也较之前的CNN大很多。近日,新加坡Sea AI LAB (SAIL) 和北大ZERO Lab的研究团队共同提出....

IBM原厂资深专家:DB2优化器和成本模型分析
11月17日,IBM资深软件工程师刘俊老师在DB2用户群进行了一次“浅析DB2优化器和成本模型”的线上主题分享。小编特别整理出其中精华内容,供大家学习交流。 嘉宾简介 IBM资深软件工程师 自2005年以来一直从事DB2性能优化的产品研发,包括Visual Explain、Optimization Service Cent...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。