Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Verringerung des Speicherverbrauchs mit der Adam-mini-Optimierung"
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Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Verringerung des Speicherverbrauchs mit der Adam-mini-Optimierung :
Eine der Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz des Modelltrainings und des Konvergenzprozesses ist die Verbesserung der Optimierungsmethoden. Adam-mini ist eine adaptive Optimierungsmethode, die den grundlegenden Adam-Algorithmus verbessern soll.
Als wir anfingen, uns mit neuronalen Netzen zu beschäftigen, haben wir verschiedene Ansätze zur Optimierung der Modellparameter diskutiert. Wir verwendeten bei unserer Arbeit verschiedene Ansätze. Am häufigsten verwende ich die Methode Adam, die eine adaptive Anpassung der optimalen Lernrate für jeden Modellparameter ermöglicht. Diese Anpassungsfähigkeit hat jedoch ihren Preis. Der Adam-Algorithmus verwendet Schätzungen des ersten und zweiten Moments für jeden Modellparameter und benötigt den Speicher des Modells selbst. Dieser Speicherverbrauch stellt ein erhebliches Problem beim Training großer Modelle dar. In der Praxis führt die Aufrechterhaltung eines Algorithmus mit derart hohen Speicheranforderungen häufig dazu, dass Berechnungen auf die CPU ausgelagert werden müssen, was die Latenzzeit erhöht und den Trainingsprozess verlangsamt. Angesichts dieser Herausforderungen ist die Suche nach neuen Optimierungsmethoden oder Verbesserungen bestehender Techniken immer wichtiger geworden.
Eine vielversprechende Lösung wurde im Juli 2024 in dem Artikel „Use Fewer Learning Rates To Gain More“ (Mit weniger Lernraten mehr erreichen) veröffentlicht. Die Autoren haben eine Modifikation des Adam-Optimierers eingeführt, die dessen Leistung beibehält und gleichzeitig den Speicherverbrauch reduziert. Der neue Optimierer, genannt Adam-mini, unterteilt die Modellparameter in Blöcke, weist jedem Block eine einzige Lernrate zu und bietet folgende Vorteile:
Autor: Dmitriy Gizlyk