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无状态且可扩展的LLM训练的梯度多标准化
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内容提要
本研究提出了一种新型无状态优化器框架，有效解决了训练大型语言模型的内存开销问题。实验结果表明，该方法在内存效率上表现优异，训练速度比Adam快3倍，展现出重要潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型无状态优化器框架。
- 该框架有效解决了训练大型语言模型时的内存开销问题。
- 优化器通过对随机梯度进行归一化，形成高效、可扩展的优化算法。
- 在预训练LLaMA模型的实验中，该方法在内存效率上表现优异。
- 与Adam相比，该方法实现了3倍的训练速度提升。
- 研究显示该方法对大型模型训练具有重要潜力。
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