BriefGPT - AI 论文速递
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Gradient Multi-Normalization for Stateless and Scalable LLM Training
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内容提要
本研究提出了一种新的无状态优化器框架，通过对随机梯度进行多标准归一化，解决了训练大型语言模型时的内存开销问题。实验结果表明，该方法在保持内存效率的同时，训练速度比Adam快3倍，具有重要的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的无状态优化器框架，解决了训练大型语言模型时存储额外状态信息导致的显著内存开销问题。
- 该框架通过对随机梯度进行多标准归一化，形成一种高效、可扩展的优化算法。
- 在预训练LLaMA模型的实验中，该方法在保持内存效率的同时，相较于Adam实现了3倍的训练速度提升。
- 研究结果显示该方法对大型模型训练具有重要的应用潜力。
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