唯有改一滑代码开yun体育网，就能让大模子磨真金不怕火着力晋升至 1.47 倍。

领有得州大学奥斯汀分校布景四名华东谈主学者，建议了大模子磨真金不怕火优化器 Cautious Optimizers。

在提速的同期，Cautious 概况保证磨真金不怕火着力不出现弃世，而且言语和视觉模子都适用。

该优化器以哈密顿量和下落能源学为表面基础，在加快的同期不影响管理特点。

作家在 600M 到 1B 不同参数范围的 Llama 模子上进行了磨真金不怕火，获取了最高 47% 的加快率。

该督察关连代码如故开源，在 GitHub 上有使用圭臬的缜密训诫。

一滑代码修订大模子磨真金不怕火

Cautious Optimizers 在 PyTorch 当中加多的一滑代码，中枢念念路是引入罢了一种隐私机制，从而幸免参数更新的所在与刻下梯度所在各异。

因为这两个所在一朝不一致，就有可能导致弃世函数暂时加多，形成管理速率的减缓。

不外作家并未在所在不一致的开首问题上过度纠结，而是引入了一种判断机制，在参数更新之前加多一步计算，从而过滤掉所在不一致的情形。

这也恰是上头代码的径直作用。

△GD：梯度下落，GDM：带动量的梯度下落，C-GDM：本样式

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所在，而 g 向量对应刻下本事的梯度所在。

作家瞎想了一个对王人掩码函数 ϕ，当 u 和 g 的内积小于 0 时（即所在不一致），ϕ 的输出为 0 向量；当内积大于就是 0 时，ϕ 的输出为全 1 向量。

而一朝 ϕ 为零向量时，w_t 计算式中含 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所在是否一致，要是不一致则不会用于参数更新，幸免了磨真金不怕火历程中弃世函数的回升。

磨真金不怕火着力晋升 47%

为了评估 Cautious Optimizers 的具体着力，作家分离在言语模子 Llama 和视觉模子 MAE 上进行了磨真金不怕火。

作家登科了 60M、100M、350M 和 1B 四种参数范围的 Llama 模子，在 C4 语料库上进行预磨真金不怕火。

优化器采选了 AdamW 和 Lion，以及它们对应的 Cautious 版块 :C-AdamW 和 C-Lion，每个推行中进行 1 万步迭代。

遏抑 C-AdamW 和 C-Lion 在系数范围上都发达出彰着的管理加快着力。

尤其是在 1B 范围上，比拟原版的 AdamW 和 Lion，它们的样本着力分离提高了 47% 和 28%，这标明 Cautious Optimizer 能灵验减少磨真金不怕火轰动，使管理更沉稳高效。

何况，Cautious Optimizer 在系数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着力，督察者在语句匹配、文本蕴含、情愫分类等 6 个 GLUE 卑劣任务上测试了 AdamW 和 C-AdamW 优化后 1B 模子的发达 ,

遏抑标明，C-AdamW 的平均得分比 AdamW 超越 2%，在大大量任务上都取得了跨越，评释 Cautious 跳过部分参数更新的形式不会引起模子性能下落。

关于视觉模子，作家以 ViT 为主干麇集，在 ImageNet-1K 数据集上预磨真金不怕火了 MAE 模子。

由于视觉任务的尽头性，磨真金不怕火历程给与了随即狡饰图像块并重建的范式，因此优化盘算是最小化重建罪行，而非频繁的分类弃世。

作家对比了 AdamW 和 C-AdamW 的发达，即磨真金不怕火 50 轮后的最终重建罪行，遏抑 C-AdamW 的罪行动 0.5926，低于 AdamW 的 0.6085。

一作曾在一周内复刻 o1

本样式是由四名华东谈主学者共同打造的。

第一作家 Kaizhao Liang，是 AI 推理加快干事商 SambaNova 公司的又名高档 ML 工程师。

在 o1 模子发布一周内，该公司就推出了一个近似 o1 模子念念考历程的开源平替，主要作家恰是 Liang。

其他三名作家是得州大学奥斯汀分校 CS 助理教授 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获取。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2411.16085

GitHub：

https://github.com/kyleliang919/C-Optim

—  完  —

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