论文称高秩LM头可缓解梯度丢失
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论文称高秩LM头可缓解梯度丢失
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AI 综述
论文作者分析发现，语言模型反向传播时有95%至99%的梯度范数在LM head处丢失，论文将其归因于softmax瓶颈，并认为这会同时限制模型表达能力和优化效果；在2B模型预训练实验中，将head rank从32提高到4096后，收敛速度提升16倍。 评论者另称，CPLM可在一定程度上缓解这一问题；这一说法来自评论者，并非论文结论。
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最新进展11月13日 02:02
LM head 反向传播丢失 95-99% 梯度，提高 head rank 使 2B 模型收敛加速 16 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月13日
- AGI HuntLM head 反向传播丢失 95-99% 梯度，提高 head rank 使 2B 模型收敛加速 16 倍
一项论文分析指出，反向传播时有 95-99% 的梯度范数在 LM head 处丢失，softmax 瓶颈同时损害表达能力和优化效果。将 head rank 从 32 提升至 4096 后，2B 模型预训练收敛速度提升 16 倍；评论者补充，CPLM 可在一定程度上缓解该问题。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。