研究人员开发了一个计算高效的框架，用于确定大型混合专家（MoE）模型中的最优学习率。这个两步过程包括在不同宽度的模型之间迁移最优学习率，然后推断到海量token预算。通过在小型代理模型上进行线性回归，该方法可以准确预测长达10万亿token的训练视野的理想学习率，显著降低了计算成本。该框架成功应用于预训练一个1550亿参数的基础模型，验证了其有效性。 AI
影响 降低了训练大型MoE模型的计算成本，实现了更有效的扩展。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种训练大型模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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