在技术社区中，近日有开发者分享了利用Google Cloud TPUs对LLaMa3.1进行调优的经验和方法。这一过程不仅展示了TPUs在处理大型模型时的卓越性能，还强调了调优过程中的一些关键技术细节。调优LLaMa3.1的过程中，开发...

Meta的研究团队近日推出了一款新型的优化器，并已在X平台上公开代码及其多种集成方式。这款优化器的独特之处在于它不依赖于学习率（LR）调度，训练过程中无需预先设定总步数。经过实证，该优化器在包括语言模型在内...

一篇理论论文试图解释MuP超参数转移的成功。其作者发现训练损失Hessian矩阵的最大特征值与网络的宽度和深度无关。

AdamW通常用于解耦学习率和权重衰减。然而，Pytorch中的常见实现并没有明确地做到这一点。本文讨论了如何调整这些参数。 AdamW是一种优化算法，它在Adam的基础上加入了权重衰减。AdamW的优点之一是可以解决权重衰减...

优化方法的收敛速度是一个数学极限，它决定了在该优化方法指引下，模型找出最佳解决方案的快慢。最新研究发现，周期性学习率可以通过偶尔采取巨大步长得到改进。这项研究极具说服力，它揭示了通过增加优化步骤长度，...