BriefGPT - AI 论文速递
·
SWAN: Preprocessing SGD Achieves Adam-Level Performance with Significant Memory Reduction
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出SWAN优化器，通过引入预处理SGD的操作，解决了Adam优化器在大语言模型训练中的高内存开销问题。SWAN在内存占用与SGD相同的情况下，实现了与Adam相当的性能，特别是在训练LLaMa模型时，速度提升达2倍。
🎯
关键要点
-
SWAN优化器通过引入预处理SGD的操作，解决了Adam优化器在大语言模型训练中的高内存开销问题。
-
SWAN在内存占用与SGD相同的情况下，实现了与Adam相当甚至更优的性能。
-
在语言建模任务中，SWAN展示了显著的提高，特别是在训练LLaMa模型时，速度提升达2倍。
➡️
