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Understanding Warmup-Stable-Decay Learning Rates: A Perspective from the River Valley Loss Landscape
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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
本文探讨了热身-稳定-衰减（WSD）学习率调度在语言模型训练中的应用，研究表明WSD通过高学习率和快速衰减优化模型，效果显著优于其他方法。
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关键要点
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热身-稳定-衰减（WSD）学习率调度允许在没有预设预算的情况下进行无限迭代。
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WSD通过高学习率和快速衰减在稳定阶段和衰减阶段有效优化模型。
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研究表明，WSD产生了非传统的损失曲线，最终导致WSD-S在不同计算预算下显著优于其他方法。
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