Привет! Меня зовут Олег, я исследую, как оптимально скейлить языковые модели в Jülich Supercomputing Centre. Пока Андрей подзаряжается энергией для будущих постов, с его позволения поделюсь тут нашей новой работой — “Optimal Scaling Needs Optimal Norm”. Всем, кто задумывался о правильном тюнинге гиперпараметров — будет интересно!

Главная проблема в скейлинге — как подбирать гиперпараметры (learning rate, batch size и т.д.) на масштабе >1B параметров и >100B токенов, когда перебор брутфорсом уже не вариант. Известные подходы вроде muP и других параметризаций гарантируют оптимальность при скейлинге модели, но не объясняют, что делать при увеличении размера датасета — скажем, с 1B до 1T токенов. Эмпирические scaling laws (пример или наша прошлая работа) помогают, но теории объединяющей всё вместе пока не существует.

Мы подошли к этой проблеме со стороны norm-based optimization. Сейчас на хайпе Muon, который бьёт Adam, а в основе всего лежит теория Jeremy Bernstein (Modular Duality) — очень советую глянуть, это прям база. Также этот подход позволяет отслеживать эволюцию норм по слоям, и именно в них оказывается кроется секрет оптимального скейлинга!

С Scion (улучшенная версия Muon) мы показали: чтобы достичь оптимального скейлинга одновременно модели и(!) датасета, нужно удерживать веса на одном и том же manifold’е — то есть сохранять норму весов постоянной при любом масштабе. Кроме того, мы вывели, как оптимально подбирать batch size и learning rate в этом сэтапе, выпустили Distributed Scion для тренировки на множестве GPU + открыли логи 2000+ экспериментов.

В общем, всех инсайтов вкратце не описать, так что гляньте статью — буду рад обсудить идеи и услышать ваши мысли в комментах 😌

И апвоутните нас на Hugging Face! Было бы круто попасть в топ Daily Papers, мы уже очень близко 🚀