研究推导训练超参数幂律调节规律
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研究推导训练超参数幂律调节规律
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AI 综述
研究团队提出了一套固定模型规模下、学习率、批大小和动量随训练数据量变化的幂律估计方法，并给出一族归一化梯度优化器的理论框架，涵盖与 Adam、Muon 相关的优化器。 研究通过数值验证和约1.6亿参数的小型语言模型实验检验预测趋势，报告称该方法可用于估计训练数据量变化时的超参数调节方向。
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最新进展11月8日 12:49
大模型训练中学习率与批大小随数据量变化的幂律调节规律报道时间线
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11月8日
- AGI Hunt大模型训练中学习率与批大小随数据量变化的幂律调节规律
一项新研究推导了固定模型规模下，学习率、批大小与动量随训练数据量变化的幂律估计方法。该框架涵盖 Adam、Muon 等归一化梯度优化器，并通过数值验证和约 1.6 亿参数的小型语言模型实验检验预测趋势。
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- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1011月8日 13:00
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- –
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