研究人员推出 MuLoCo,一个旨在优化 DiLoCo 系统内大型语言模型 (LLM) 训练的新框架。MuLoCo 通过关注内部优化器的作用,解决了随着工作节点数量增加而观察到的 DiLoCo 性能下降问题。实验表明,与标准的 DiLoCo 和数据并行方法相比,使用 Muon 优化器的 MuLoCo 在各种规模下都能产生改进的伪梯度质量和卓越的模型训练性能。 AI
影响 引入了一种新颖的优化技术,可以提高大型语言模型训练的效率和可扩展性。
排序理由 这是一篇详细介绍 LLM 新训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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