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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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关键要点
- 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，解决大语言模型的低内存需求和快速收敛问题。
- 新优化器在LLaMA预训练中显著提升了收敛速度和性能。
- 相较于现有基线和Adam优化器，RACS和Alice表现更好。
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