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English(EN) The Role of Quantization in Loss Spikes

量化误差导致语言模型训练不稳定

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员发现，大型语言模型预训练期间不稳定的一个重要原因是：损失尖峰。这些尖峰通常在训练后期出现，被称为“定时炸弹式尖峰”，与模型最终语言建模头中输出对数（logits）的增长和发散有关。研究发现，该头中的量化误差会引发这些尖峰，数值精度降低会加速尖峰的出现，而提高精度则能增强稳定性。提出的缓解方法包括将LM头中的AdamW替换为带动量的SGD，这可以抑制对数增长，并在延长训练期间提高稳定性。现有的缓解技术似乎也能减少量化误差，这表明它们的效果存在一个共同的数值机制。 AI

影响 识别出LLM预训练中的一个关键数值不稳定性，可能提高训练效率和稳定性。

排序理由 学术论文，详细介绍了LLM训练不稳定的一个具体技术发现和提出的缓解方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zaiqian Chen, Aditya Somasundaram, Sophie Li, Sean McLeish, John Kirchenbauer, Tom Goldstein, Micah Goldblum ·

    量化在损失尖峰中的作用

    arXiv:2610.38277v1 Announce Type: cross Abstract: Loss spikes in language model pretraining can waste substantial compute and derail otherwise healthy training runs. A primary driver of these instabilities is the growth and divergence of output logits in the final language modeli…

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