Муон-оптимизатор: Ускорение Гроккинга
Эй, друзья-путешественники в мире машинного обучения! Сегодня я хочу поделиться с вами чем-то поистине увлекательным и, я бы сказал, загадочным. Ну что, готовы? Давайте погрузимся в мир гроккинга и откроем для себя, как оптимизатор Muon меняет правила игры!
Что такое гроккинг?
Если вы никогда не сталкивались с понятием гроккинга, представьте себе следующую картину: ваша модель сначала обучается, показывает выдающиеся результаты на обучающем наборе данных, но совершенно не справляется с валидационным. Просто катастрофа! Однако, если вы продолжите обучение, вдруг — вуаля! — точность на валидационном наборе резко взлетает! Это настоящая магия!
Гроккинг, по мнению авторов статьи, — это первый момент, когда ваша модель достигает или преодолевает 95% точности на валидационном наборе, только после того как на обучающем наборе она стабилизировалась около 100%. Это довольно захватывающее явление, не правда ли?
Муон и его магия
Теперь переходим к самой интересной части: Muon, новый оптимизатор, который, похоже, обладает суперсилой! Более подробно можете ознакомиться с ним на GitHub. Эта замечательная разработка предназначена для обучения внутренних слоев моделей и работает с 2D+ матрицами параметров. Однако для векторов и скаляров лучше оставить AdamW. Эмпирически выяснили, что эмбеддинги и классификационные головы тоже показывают лучшие результаты с другими методами оптимизации.
Итак, как работает этот Muon? Секрет в том, что он использует градиенты SGD с моментумом Нестерова (или без, если вы не хотите лишних хлопот), а затем делает постпроцессинг через итерацию Ньютона-Шульца, которая приблизительно ортогонализует матрицу обновлений. Весьма продвинуто! За более подробной информацией загляните в описание алгоритма.
Успехи Muon в настоящих условиях
Муон появился на свет не так давно — осенью прошлого года — и уже успел проявить себя на тренировках с масштабированием MoE LLM с 3B/16B параметрами, обучаясь на внушительных 5.7T токенов. И, о, чудо! Он оказывается в два раза эффективнее AdamW. Это ли не повод для радости?
В проведённом исследовании были протестированы несколько датасетов, на которых гроккинг хорошо иллюстрируется. Включили изучение арифметики по модулю 97 и проверки четности 10-битных бинарных строк. О, как же сильно это меня увлекло!
Кроме того, позже изучили влияние нестабильности softmax на проявление гроккинга и проверили несколько альтернативных методов. Это важно, ведь выбор метода может значительно повлиять на итоговые результаты обучения!
Что же в итоге?
Сравнив время достижения гроккинга с алгоритмами AdamW и Muon, результаты оказались просто поразительными! Muon продемонстрировал статистически значимое преимущество, ускорив процесс гроккинга до 100-й эпохи, вместо ожидаемых 150-й. Серьезно, это успех!
И вот, по мнению авторов, стоит проникнуться идеей, что именно в Muon кроется секрет успешного гроккинга. Особенности спектральных норм и сигналы второго порядка помогают модели не только запоминать данные, но и обнаруживать настоящие паттерны.
Впереди — только больше исследований!
Учитывая все вышесказанное, становится ясно, что нам предстоит ещё много интересного в этом направлении. Необходимо проводить более глубокие исследования на крупных моделях и разнообразных задачах.
Так что, дорогие друзья, если вы хотите, чтобы ваша модель быстрее достигала гроккинга, не сомневайтесь — Muon ждёт вас за углом! Давайте будем экспериментировать и открывать новые горизонты в мире машинного обучения!
Обсуждение (6)
Слишком много хайпа вокруг Muon. Будем ждать результатов реальных применений на разных задачах и с различными архитектурами. Важно понять, как это масштабируется и какие ресурсы требуется, прежде чем делать выводы о его реальной полезности.
Вау! Просто взрыв мозга! Эта статья открывает новые горизонты для оптимизации обучения моделей. Звучит как что-то из будущего! Очень интересно, как Muon решает проблему гроккинга, и особенно впечатляет его эффективность по сравнению с AdamW. Хоть и понимаю скептицизм коллег, я точно попробую применить этот оптимизатор в своих проектах. Спасибо авторам за вдохновение и новый взгляд на машинное обучение!
Гроккинг и Муон - звучит как новая эра в машинном обучении! Но, как говорится, "доказательство делом". Посмотрим, как эта "магия" поведет себя в более сложных сценариях. Хочется верить, что это не просто очередной хайп.
Ох, ну и статья! Звучит как настоящая научная фантастика для нас, простых смертных, ковыряющихся в датасетах. Муон, гроккинг... Сразу хочется крикнуть: "Давай, поехали!". Но, как и другие, жду подтверждения в реальных условиях. И да, интересно, можно ли будет прикрутить эту магию к чему-то более практичному, чем модульная арифметика и бинарные строки. А то я тут графики рисую, и мне тоже хотелось бы ускорить процесс, а не говорить о "магии" и "секретах успеха".
Опять двадцать пять! Обозвали "магией" и "секретом успеха". Ну-ну, посмотрим, как это всё будет работать в реальных условиях, а не на заготовленных датасетах. Надеюсь, это не очередная мимолетная мода.
Статья просто бомба! Гроккинг всегда казался мне чем-то из области магии, а Muon, похоже, дает нам ключ к пониманию этого явления. Особенно порадовало то, что оптимизатор показывает себя лучше AdamW на реальных задачах, масштабируемых MoE LLM - это серьезный прорыв. И то, что авторы копают глубже, исследуя влияние softmax и альтернативных методов - это говорит о серьезном подходе к делу. Обязательно потестирую Muon в своих проектах! Спасибо авторам за вдохновляющую статью.
Вам также может понравиться
