企业做网站须要注意些什么,网站项目规划与设计方案,乐清网站建设乐清,WordPress板块加密文章目录 基于批次数据的训练学习率优化器稳定优化技术与传统神经网络的优化类似，通常使用批次梯度下降算法来进行模型参数的调优。同时，通过调整学习率以及优化器中的梯度修正策略，可以进一步提升训练的稳定性。为了防止模型对数据产生过度拟合，训练中还需要引入一系列正则… 文章目录 基于批次数据的训练学习率优化器稳定优化技术 与传统神经网络的优化类似，通常使用批次梯度下降算法来进行模型参数的调优。同时，通过调整学习率以及优化器中的梯度修正策略，可以进一步提升训练的稳定性。为了防止模型对数据产生过度拟合，训练中还需要引入一系列正则化方法。
基于批次数据的训练 在大模型预训练中，通常将批次大小（Batch Size）设置为较大的数值，例如1M 到 4M 个词元，从而提高训练的稳定性和吞吐量。为了更好地训练大语言模型，现在很多工作都采用了动态批次调整策略，即在训练过程中逐渐增加批次大小，最终达到百万级别。例如，GPT-3 的批次大小从 32K 个词元逐渐增加到 3.2M个词元；PaLM-540B 的批次大小从 1M 个词元逐渐增加到 4M 个词元。相关研究表明，动态调整批次大小的策略可以有效地稳定大语言模型的训练过程 [33]。这是因为较小的批次对应反向传播的频率更高，训练早期可以使用少量的数据让模型的损失尽快下降；而较大的批次可以在后期让模型的损失下降地更加稳定，使模型更好地收敛。 现有大语言模型的详细优化设置 学习率 现有的大语言模型在预训练阶段通常采用相似的学习率调整策略，包括预热阶段和衰减阶段。预热阶段一般占整个训练步骤的 0.1% 至 0.5%，然后学习率便开始进行衰减。在模型训练的初始阶段，由于参数是随机初始化的#
