muP：提升稀疏模型训练性能的革命性工具
talkingdev • 2024-06-03
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muP 是一种被所有前沿模型实验室广泛使用的强大工具，用于将小模型上调优的超参数转移到更大、更昂贵的训练任务中。本文探讨了如何将这种技术应用于稀疏模型，从而显著提升训练性能，同时降低计算成本。通过muP，研究人员能够高效地将小规模模型的调优成果扩展到大规模模型，避免了重复的调优过程，节省了大量的计算资源和时间。这一进展不仅提高了训练效率，还为大规模稀疏模型的研究开辟了新的可能性。