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u-$μ$P: 单位缩放的最大更新参数化
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员使用最大更新参数化理论实现了从小型模型到大型模型的零-shot泛化，并发现最大更新参数化元训练的学习优化器在元泛化方面有显著改进。尤其是在应用于大宽度模型时，最好的学习优化器能够达到或超过最大的公开可用学习优化器的性能。此外，该学习优化器在更深的网络和更长的训练周期中表现出更好的泛化能力。
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关键要点
- 研究人员使用最大更新参数化理论扩展了学习优化器的元训练问题。
- 实现了从小型模型到大型模型的零-shot泛化。
- 使用最大更新参数化元训练的学习优化器在元泛化方面有显著改进。
- 在大宽度模型中，最佳学习优化器经过103个GPU小时的训练，性能达到或超过VeLO。
- 学习优化器在更深的网络和更长的训练周期中表现出更好的泛化能力。
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