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标签:GNMR×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月11日
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6月2日
12:06
12:06arXiv: DeepSeek@Boao Kong, Weichen Jia, Engao Zhang, Guohong Li, Yonghan Dong, Yao Wang, Yaoyuan Wang, Yunke Peng, Kun Yuan
低精度训练在降低大模型训练成本的同时,常因少数算子的数值不稳定导致训练失败。论文提出GNMR(梯度范数与均值比)轻量控制器,通过比较当前梯度范数与历史均值,并结合Δ-GNMR检测短窗口内的突变,在固定预算和锁定间隔内执行恢复操作,无需改变数值格式或底层实现。在激活量化、DeepSeek式训练和LLaMA-2 13B微调等场景中,GNMR以稀疏的恢复动作保持高保真质量。该方法为低精度训练提供了一种后端无关的稳定性控制方案。
论文低精度训练训练稳定性GNMR大模型量化

推荐理由:低精度训练是降低大模型成本的关键,但数值不稳定常让训练白费。GNMR用轻量控制解决了这个痛点,做大规模训练或量化训练的团队值得关注,可以直接集成到现有流程中。
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