Speaker: 我首先指出，当前大语言模型的训练成本极其高昂，因此需要精细的参数调整以优化效率。现有技术，如最大更新参数化方法，旨在通过在小型模型上预先优化参数，然后将这些参数迁移到大型模型，从而降低训练成本。然而，这种方法在实际应用中，特别是在词嵌入层，效果并不理想。这促使研究人员重新审视影响学习率的关键因素，尤其是在词汇量非常大的情况下。我强调，过去的法则主要关注模型本身的复杂度，而忽略了词汇量这一重要因素。因此，我解释了词嵌入层学习率的重要性，并提出了新的经验法则，即词嵌入层学习率与模型其他部分学习率的比例应等于模型宽度D的平方根。实验结果表明，采用新规则的模型在训练过程中表现出更优的学习曲线，验证了该方法的有效性。总的来说，我的核心观点是，优化大语言模型训练需要综合考虑模型宽度和词汇量，并相应地调整学习率。
Deep Dive
Shownotes Transcript