MARS vs AdamW vs Muon三大优化器在GPT-2模型上的性能对比【免费下载链接】MARSThe official implementation of MARS: Unleashing the Power of Variance Reduction for Training Large Models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mars11/MARSMARSMake Variance Reduction Shine是一个统一的优化框架旨在解决大型模型训练中的固有挑战。本文将深入对比MARS、AdamW和Muon三大优化器在GPT-2模型上的性能表现帮助你了解如何选择最适合的优化器来提升模型训练效率和效果。优化器简介MARS、AdamW与Muon的核心差异MARS方差 reduction 的创新者MARS通过结合预条件梯度方法和方差 reduction 技术实现了梯度复杂度和迭代复杂度的双重优化。其核心组件包括缩放随机递归动量提供全梯度的方差 reduced 估计器预条件更新近似二阶牛顿法提升每次迭代效率MARS框架下有多个实例如MARS-AdamW、MARS-Lion和MARS-Shampoo可通过MARS/optimizers/mars.py查看实现细节。AdamW经典自适应优化器AdamW是Adam的改进版本通过将权重衰减直接应用于参数更新解决了Adam中权重衰减效果不佳的问题。其实现可见MARS/optimizers/adamw.py。Muon矩阵级优化的代表Muon通过对矩阵参数应用正交化后处理步骤来优化训练过程特别适合处理高维矩阵参数。其实现可在MARS/optimizers/muon.py中找到。性能对比验证损失与收敛速度GPT-2 Small模型在OpenWebText上的表现下图展示了三种优化器在GPT-2 Small125M模型上的验证损失曲线。可以清晰地看到MARS红色曲线在整个训练过程中始终保持最低的验证损失表明其在小型模型上的优势。三种优化器在GPT-2 Small模型上的验证损失曲线MARS表现出最佳收敛效果GPT-2 Large模型在OpenWebText上的表现在更大的GPT-2 Large770M模型上MARS的优势更加明显。红色曲线MARS不仅初始收敛速度快而且最终达到的损失值也最低显示出其在大型模型训练中的强大能力。三种优化器在GPT-2 Large模型上的验证损失曲线MARS持续领先FineWeb-Edu数据集上的扩展实验GPT-2 Small模型的全局表现在FineWeb-Edu 100B数据集上MARS-MMARS的矩阵级优化版本表现出比MuonMoonlight和AdamW更好的收敛性。特别是当γ0.025时MARS-M红色曲线的验证损失明显低于其他优化器。MARS-M在GPT-2 Small模型上的验证损失表现γ0.025时效果最佳GPT-2 XL模型的全局表现在更大的GPT-2 XL模型上MARS-M仍然保持优势。即使在训练后期MARS-M红色曲线的验证损失依然低于Muon和AdamW证明了其在超大型模型训练中的稳定性和有效性。MARS-M在GPT-2 XL模型上的验证损失表现持续保持领先下游任务性能HellaSwag等基准测试MARS不仅在训练损失上表现优异在下游任务中也展现出强大的泛化能力。在GPT-2 XL模型上MARS-AdamW实现了56.52%的HellaSwag准确率超过了AdamW的表现。这一结果表明MARS优化的模型不仅训练效率高而且在实际任务中也能取得更好的性能。如何选择三种优化器的适用场景选择MARS的情况训练大型或超大型GPT模型时追求更快的收敛速度和更低的最终损失愿意投入一定的计算资源换取更好的性能选择AdamW的情况对训练稳定性要求极高时模型较小或计算资源有限需要与现有代码库保持兼容性选择Muon的情况模型包含大量高维矩阵参数希望在保持性能的同时尝试新的优化方法对内存使用有特定要求快速开始使用MARS训练你的GPT-2模型要使用MARS优化器训练GPT-2模型只需运行以下命令torchrun --standalone --nproc_per_node8 MARS/train_mars.py config/${your_config_file}配置文件可在config/目录下找到包含了不同规模GPT-2模型的优化参数。例如config/train_gpt2_small_mars.py是针对GPT-2 Small模型的配置。结论MARS引领大型模型优化新方向通过在GPT-2系列模型上的全面对比MARS优化器展现出了显著的性能优势。无论是验证损失、收敛速度还是下游任务表现MARS都超过了传统的AdamW和矩阵优化器Muon。特别是在大型模型训练中MARS的方差 reduction 技术能够有效提升训练效率帮助模型更快达到最优状态。如果你正在训练大型语言模型不妨尝试MARS优化器体验方差 reduction 带来的性能提升。完整的实现代码和更多实验结果可在项目仓库中找到。【免费下载链接】MARSThe official implementation of MARS: Unleashing the Power of Variance Reduction for Training Large Models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mars11/MARS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
MARS vs AdamW vs Muon三大优化器在GPT-2模型上的性能对比【免费下载链接】MARSThe official implementation of MARS: Unleashing the Power of Variance Reduction for Training Large Models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mars11/MARSMARSMake Variance Reduction Shine是一个统一的优化框架旨在解决大型模型训练中的固有挑战。本文将深入对比MARS、AdamW和Muon三大优化器在GPT-2模型上的性能表现帮助你了解如何选择最适合的优化器来提升模型训练效率和效果。优化器简介MARS、AdamW与Muon的核心差异MARS方差 reduction 的创新者MARS通过结合预条件梯度方法和方差 reduction 技术实现了梯度复杂度和迭代复杂度的双重优化。其核心组件包括缩放随机递归动量提供全梯度的方差 reduced 估计器预条件更新近似二阶牛顿法提升每次迭代效率MARS框架下有多个实例如MARS-AdamW、MARS-Lion和MARS-Shampoo可通过MARS/optimizers/mars.py查看实现细节。AdamW经典自适应优化器AdamW是Adam的改进版本通过将权重衰减直接应用于参数更新解决了Adam中权重衰减效果不佳的问题。其实现可见MARS/optimizers/adamw.py。Muon矩阵级优化的代表Muon通过对矩阵参数应用正交化后处理步骤来优化训练过程特别适合处理高维矩阵参数。其实现可在MARS/optimizers/muon.py中找到。性能对比验证损失与收敛速度GPT-2 Small模型在OpenWebText上的表现下图展示了三种优化器在GPT-2 Small125M模型上的验证损失曲线。可以清晰地看到MARS红色曲线在整个训练过程中始终保持最低的验证损失表明其在小型模型上的优势。三种优化器在GPT-2 Small模型上的验证损失曲线MARS表现出最佳收敛效果GPT-2 Large模型在OpenWebText上的表现在更大的GPT-2 Large770M模型上MARS的优势更加明显。红色曲线MARS不仅初始收敛速度快而且最终达到的损失值也最低显示出其在大型模型训练中的强大能力。三种优化器在GPT-2 Large模型上的验证损失曲线MARS持续领先FineWeb-Edu数据集上的扩展实验GPT-2 Small模型的全局表现在FineWeb-Edu 100B数据集上MARS-MMARS的矩阵级优化版本表现出比MuonMoonlight和AdamW更好的收敛性。特别是当γ0.025时MARS-M红色曲线的验证损失明显低于其他优化器。MARS-M在GPT-2 Small模型上的验证损失表现γ0.025时效果最佳GPT-2 XL模型的全局表现在更大的GPT-2 XL模型上MARS-M仍然保持优势。即使在训练后期MARS-M红色曲线的验证损失依然低于Muon和AdamW证明了其在超大型模型训练中的稳定性和有效性。MARS-M在GPT-2 XL模型上的验证损失表现持续保持领先下游任务性能HellaSwag等基准测试MARS不仅在训练损失上表现优异在下游任务中也展现出强大的泛化能力。在GPT-2 XL模型上MARS-AdamW实现了56.52%的HellaSwag准确率超过了AdamW的表现。这一结果表明MARS优化的模型不仅训练效率高而且在实际任务中也能取得更好的性能。如何选择三种优化器的适用场景选择MARS的情况训练大型或超大型GPT模型时追求更快的收敛速度和更低的最终损失愿意投入一定的计算资源换取更好的性能选择AdamW的情况对训练稳定性要求极高时模型较小或计算资源有限需要与现有代码库保持兼容性选择Muon的情况模型包含大量高维矩阵参数希望在保持性能的同时尝试新的优化方法对内存使用有特定要求快速开始使用MARS训练你的GPT-2模型要使用MARS优化器训练GPT-2模型只需运行以下命令torchrun --standalone --nproc_per_node8 MARS/train_mars.py config/${your_config_file}配置文件可在config/目录下找到包含了不同规模GPT-2模型的优化参数。例如config/train_gpt2_small_mars.py是针对GPT-2 Small模型的配置。结论MARS引领大型模型优化新方向通过在GPT-2系列模型上的全面对比MARS优化器展现出了显著的性能优势。无论是验证损失、收敛速度还是下游任务表现MARS都超过了传统的AdamW和矩阵优化器Muon。特别是在大型模型训练中MARS的方差 reduction 技术能够有效提升训练效率帮助模型更快达到最优状态。如果你正在训练大型语言模型不妨尝试MARS优化器体验方差 reduction 带来的性能提升。完整的实现代码和更多实验结果可在项目仓库中找到。【免费下载链接】MARSThe official implementation of MARS: Unleashing the Power of Variance Reduction for Training Large Models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mars11/MARS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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