香港中文大学、深圳大数据研究院、杜克大学和斯坦福大学的研究人员推出新型优化器Adam-mini，在机器学习和人工智能领域，优化器是一种帮助模型在学习过程中找到最佳参数的算法。你可以将优化器想象成一位老师，它指导模型在大量数据中找到正确的答案。在训练一个大型的语言模型时，如果使用传统的优化器，可能需要大量的内存和计算资源。但使用Adam-mini，可以在保持模型性能的同时，减少对这些资源的需求，使得训练过程更加高效和可行。
- GitHub：https://github.com/zyushun/Adam-mini
例如，你是一位老师，要教一个由数十亿个知识点组成的复杂课程。每个知识点都需要不同的学习速度来掌握，这就像是为每个知识点设置一个个性化的学习计划。但这样做非常耗费资源，比如时间、精力等。Adam-mini就是一位能够高效管理这些学习计划的老师，它通过减少不必要的个性化设置，节省了大量资源，但仍然确保每个知识点都能得到适当的关注。
主要功能：
- 内存效率：Adam-mini能够在减少内存使用的同时，保持或提高模型训练的性能。
主要特点：
- 减少学习率资源：它通过减少模型参数所需的学习率数量来降低内存占用。
- 保持性能：即便减少了资源，Adam-mini依然能够与现有的优化器AdamW相媲美或更优。
- 高吞吐量：由于内存的减少，它还能提高模型训练的吞吐量，即单位时间内处理的数据量。
工作原理：
- 参数分块：Adam-mini将模型参数分成多个块，每个块对应于Hessian矩阵（一种描述模型参数如何影响损失函数的矩阵）中的一个密集子块。
- 单一学习率分配：对于每个参数块，Adam-mini不是为每个参数分配一个单独的学习率，而是为整个块分配一个单一但高效的学习率。
- 平均化操作：它通过计算每个块中梯度的平方的平均值来确定该块的学习率。
具体应用场景：
- 大型语言模型训练：在训练包含数十亿参数的大型语言模型时，Adam-mini可以显著减少所需的计算资源，同时保持训练效率。
- 多GPU训练环境：在多GPU训练设置中，Adam-mini通过减少内存占用和通信开销，加快了模型的训练速度。
- 资源受限的环境：对于那些没有访问大量GPU资源的研究者或小公司，Adam-mini降低了训练大型模型的门槛。
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