Efficient Design of Large Language Model Optimizers via Low-Rank Extended Structured Fisher Approximation

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内容提要

本研究提出了一种高效的优化器设计方法,开发了RACS和Alice优化器,以解决大语言模型的低内存需求和快速收敛问题,显著提升了LLaMA预训练的收敛速度和性能。

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