批量大小会改变最优优化器排名
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批量大小会改变最优优化器排名
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AI 综述
普林斯顿、斯坦福和 UCSD 团队研究称，即使针对不同批量大小充分重调超参数，最优优化器的排名仍可能反转；超参数缩放规则的效果也取决于任务和目标批量大小，因此不存在适用于所有训练设置的固定最优规则。 研究还发现，在语言模型预训练中，将小批量更新保持在矩阵方向最锐利的 0.001% 区间，最多可消除批量大小扩大带来的 59.5% 误差。该效果仅对应这一预训练设置与更新筛选条件。
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最新进展11月13日 03:45
普林斯顿等研究：最优优化器随 batch size 变化，排名会反转报道时间线
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11月13日
- AGI Hunt普林斯顿等研究：最优优化器随 batch size 变化，排名会反转
普林斯顿、斯坦福和 UCSD 团队研究指出，最优超参 scaling 规则取决于任务和目标 batch size；即使充分重调超参，优化器排名仍会随 batch size 变化而反转。研究还发现，语言模型预训练中，将小 batch 更新保持在矩阵方向最锐利的 0.001% 区间，最多可消除 batch size 扩大带来的 59.5% 误差。
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