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实体 Huan Li

Huan Li

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  1. TOOL · CL_231652 ·

    新的 Muon 优化器变体提高了语言模型预训练效率

    研究人员开发了两种新的 Muon 优化器变体,名为 Muon-NSR 和 Muon-VS,旨在提高语言模型预训练的效率。这些变体通过整合梯度方差信息来调整 Muon 的正交动量更新,类似于 Adam 风格的方法。在 Llama 风格和 GPT-2 模型上的实验表明,特别是 Muon-VS,与标准的 Muon 优化器相比,在达到目标验证损失方面实现了 1.33 倍的加速。

  2. RESEARCH · CL_14472 ·

    AdamW风格Shampoo的收敛率分析:统一单边和双边预处理

    一项名为“范数分离延迟定律”的新理论解释了“grokking”现象,即模型在记忆训练数据后仍能泛化。研究人员证明了grokking是由范数驱动的表征相变,并建立了延迟与权重衰减和学习率等因素之间的数学关系。这项工作将grokking重新定义为范数分离的可预测结果,并提供了一种预测grokking延迟的算法。