大模型訓練的效率和能耗問題日益突出，傳統的AdamW優化器在面對龐大的模型規模時顯得力不從心。為了解決這個難題，一個全華人團隊提出了一個名為C-AdamW（謹慎AdamW）的新型優化器。 C-AdamW的核心思想是“三思而後行”，透過精準識別更新方向，避免模型在錯誤的道路上浪費資源，從而提升訓練速度並降低能耗。該優化器在Llama和MAE預訓練中將訓練速度提升至1.47倍，幾乎沒有額外的計算開銷，只需對現有程式碼進行簡單的修改即可實現。
在AI 的世界裡，"大力出奇蹟" 似乎成了金科玉律。模型越大，數據越多，算力越強，彷彿就能越接近智能的聖杯。然而，這狂飆突進的背後，也隱藏著龐大的成本和能耗壓力。
為了讓AI 訓練更有效率，科學家一直在尋找更強大的優化器，就像一位教練，引導模型的參數不斷優化，最終達到最佳狀態。 AdamW 作為Transformer 預訓練的預設優化器，多年來一直是業界標竿。然而，面對日益龐大的模型規模，AdamW 也開始顯得力不從心。
難道就沒有一種方法，既能提升訓練速度，又能降低能耗嗎?別急，一個全華人團隊帶著他們的"秘密武器" C-AdamW 來啦!
C-AdamW 全名為Cautious AdamW，中文名"謹慎AdamW"，是不是聽起來就很"佛系"?沒錯，C-AdamW 的核心思想就是"三思而後行"。
想像一下，模型的參數就像一群精力旺盛的小朋友，總想四處亂跑。 AdamW 就像一位盡職盡責的老師，努力引導他們朝著正確的方向前進。但有時候，小朋友會太興奮，跑錯了方向，反而浪費了時間和精力。
這時候，C-AdamW 就像是個智慧的長者，戴著一副"火眼金睛"，能夠精準識別更新方向是否正確。如果方向錯了，C-AdamW 就會果斷喊停，避免模型在錯誤的道路上越走越遠。
這種"謹慎" 的策略，保證了每次更新都能有效地降低損失函數，從而加快模型的收斂速度。實驗結果表明，C-AdamW 在Llama 和MAE 預訓練中，將訓練速度提升至1.47倍!
更重要的是，C-AdamW 幾乎沒有額外的計算開銷，只需對現有程式碼進行一行簡單的修改即可實現。這意味著，開發者可以輕鬆地將C-AdamW 應用到各種模型訓練中，享受"速度與激情"!
C-AdamW 的"佛系" 之處，還在於它保留了Adam 的哈密頓函數，並在李雅普諾夫分析下不破壞收斂性保證。這意味著，C-AdamW 不僅速度更快，而且穩定性也得到了保障，不會出現訓練崩潰等問題。
當然，"佛系" 不代表"不思進取"。研究團隊表示，他們將繼續探索更豐富的ϕ 函數，並在特徵空間而非參數空間中應用掩碼，以進一步提升C-AdamW 的性能。
可以預見，C-AdamW 將成為深度學習領域的新寵，為大模型訓練帶來革命性的改變!
論文網址：https://arxiv.org/abs/2411.16085
GitHub:
https://github.com/kyleliang919/C-Optim
C-AdamW 的出現為解決大模型訓練的效率和能耗問題提供了一種新的思路，其高效、低成本的特點使其具有廣泛的應用前景，值得期待其在未來深度學習領域的發展。