斯坦福马腾宇团队新工作｜Sophia优化器，仅多几行代码实现大模型训练2倍加速，成本减半
发布时间：2024-04-15 11:52:48点击量：
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model Pre-training
Hong Liu, Zhiyuan Li, David Hall, Percy Liang, Tengyu Ma
[Stanford University]
Sophia: 面向语言模型高效预训练的可扩展随机二阶优化器。Sophia是一种轻量的二阶优化器，可用于语言模型预训练，通过估计对角Hessian矩阵和剪切机制实现了更快(2倍)的训练速度。
Sophia优化器，仅仅多几行代码就可以把你的成本从200万美元减少到100万美元，还可实现2倍加速。
为减少语言模型预训练的时间和成本。本文提出一种名为Sophia的可扩展二阶优化器，使用轻量对角Hessian估计作为预条件器，并通过剪切机制控制最坏情况下的更新大小。
与Adam相比，在GPT-2等语言模型的预训练中，Sophia在步数、总计算量和挂钟(wall-clock)时间方面实现了2倍的加速。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.14342
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