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SWAN：预处理SGD实现与Adam相当的性能并显著减少内存
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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
本研究提出SWAN优化器，通过引入$ ext{GradNorm}$和$ ext{GradWhitening}$操作，解决了Adam优化器的高内存开销问题。在内存占用与SGD相同的情况下，SWAN的性能优于Adam，尤其在LLaMa模型训练中实现了2倍的速度提升。
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关键要点
- 本研究提出SWAN优化器，解决了Adam优化器的高内存开销问题。
- SWAN通过引入GradNorm和GradWhitening操作，优化了内存使用。
- 在内存占用与SGD相同的情况下，SWAN的性能优于Adam。
- SWAN在语言建模任务中表现显著，尤其在训练LLaMa模型时实现了2倍的速度提升。
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