ZO-Curv 用空闲推理算力加速 LLM 预训练
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ZO-Curv 用空闲推理算力加速 LLM 预训练
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AI 综述
Mingchuan Ma 等作者提出 ZO-Curv：利用闲置的仅前向推理设备估计曲率，再用曲率信息调整一阶训练更新，以加速大语言模型预训练。 在 125M 至 1.5B 参数模型上，该方法报告稳定提速。770M 参数模型达到 AdamW 的 20K 步验证损失只需 3.9 小时，AdamW 需 7.5 小时；相同步数预算下最终损失为 2.70 对 2.84。
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最新进展11月3日 13:00
ZO-Curv：用闲置推理算力加速 大语言模型（LLM，Large Language Model） 预训练报道时间线
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11月3日
- arXiv · cs.AIZO-Curv：用闲置推理算力加速 大语言模型（LLM，Large Language Model） 预训练
研究者提出 ZO-Curv，利用闲置的仅前向推理设备估计曲率，再用曲率信息调整一阶训练更新，从而加速大语言模型（LLM，Large Language Model）预训练。在 125M 至 1.5B 参数模型上，该方法稳定提速：770M 参数模型达到 AdamW 的 20K 步验证损失只需 3.9 小时，而 AdamW 需 7.5 小时，且相同步数预算下最终损失为 2.70 对 2.84。
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