MARS是什么?一文让你看懂MARS的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

MARS概述简介

MARS(Make vAriance Reduction Shine)是字节跳动推出的创新的优化框架,提升大型模型训练的效率。MARS融合预条件梯度方法与方差减少技术,基于缩放随机递归动量技术优化梯度估计。MARS框架灵活,支持全矩阵或对角Hessian近似,衍生出基于AdamW、Lion和Shampoo的三种优化算法实例。实验结果表明,MARS在训练GPT-2模型时,相较传统的AdamW优化器,展现出卓越的性能。

MARS的功能特色

提高训练效率:MARS结合预条件梯度方法和方差减少技术,提高大型模型训练的效率,尤其是在训练深度神经网络和大型语言大模型时。

统一优化框架:提供适应不同Hessian近似方法的统一框架,包括全矩阵和对角矩阵近似。

算法实例化:在MARS框架下,实现三种具体的优化算法实例:MARS-AdamW、MARS-Lion和MARS-Shampoo,分别基于不同的预条件梯度更新策略。

方差减少:引入缩放随机递归动量技术,有效减少训练过程中的梯度方差,加速模型收敛。

MARS的技术原理

预条件梯度方法:基于预条件梯度方法调整学习率,让每个参数或参数组有定制的学习率,适应其局部曲率。

方差减少技术:引入方差减少技术,如STORM(Stochastic Recursive Momentum),减少随机梯度的方差,加速优化过程。

缩放随机递归动量:在STORM的基础上引入缩放参数,调整方差减少的强度,定义新的梯度估计器。

梯度裁剪和指数移动平均:为优化训练稳定性,MARS在梯度估计器中应用梯度裁剪,用指数移动平均(EMA)计算递归动量。

MARS项目介绍

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2411.10438

MARS能做什么?

深度学习模型训练:训练深度神经网络,尤其是参数众多的复杂模型。

大规模语言大模型:优化大型语言大模型的训练过程,如GPT系列模型,提高训练效率和模型性能。

计算机视觉任务:在图像分类、目标检测等计算机视觉领域中,加速模型的训练和提高模型的泛化能力。

强化学习算法:在强化学习中,优化策略网络或价值函数的参数,尤其是在面对高方差梯度时。

推荐系统模型:在构建推荐系统时,优化模型参数,更好地处理大规模用户和物品特征。

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