SOAP: эффективная оптимизация крупных моделей глубокого обучения
Проблема оптимизации моделей глубокого обучения
Оптимизация крупных моделей глубокого обучения остается значительной проблемой из-за растущих затрат на их обучение. С увеличением размеров моделей возрастает вычислительная нагрузка и время обучения, требуя более эффективных оптимизаторов. Текущие методы оптимизации, такие как Adam и Shampoo, имеют свои ограничения.
Решение: SOAP
SOAP объединяет преимущества Adam и Shampoo, запуская Adam на базисе собственных векторов предварительных условий Shampoo. Это позволяет снизить вычислительные затраты и улучшить эффективность обучения без ущерба для точности. SOAP уменьшает количество гиперпараметров и обеспечивает баланс между эффективностью обучения и производительностью модели.
Преимущества SOAP
SOAP значительно улучшает производительность и эффективность, сокращая количество итераций обучения и время настенных часов. Он показывает лучшие результаты, чем AdamW и Shampoo, поддерживая высокую точность. SOAP является мощным инструментом для оптимизации крупных моделей глубокого обучения.
