論文の概要: Adaptive Optimization for Enhanced Efficiency in Large-Scale Language Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04718v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 02:17:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:56:34.385699
• Title: Adaptive Optimization for Enhanced Efficiency in Large-Scale Language Model Training
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル学習における適応的最適化
• Authors: Jiajing Chen, Bingying Liu, Xiaoxuan Liao, Jia Gao, Hongye Zheng, Yue Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は様々なタスクにおいて顕著な成果を上げている。 本稿では適応最適化アルゴリズムに基づく改良手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.668740611399284
• License:
• Abstract: With the rapid development of natural language processing technology, large-scale language models (LLM) have achieved remarkable results in a variety of tasks. However, how to effectively train these huge models and improve their performance and computational efficiency remains an important challenge. This paper proposes an improved method based on adaptive optimization algorithm, aiming to improve the training efficiency and final performance of LLM. Through comparative experiments on the SQuAD and GLUE data sets, the experimental results show that compared with traditional optimization algorithms (such as SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp and Adam), the adaptive optimization algorithm we proposed has better accuracy and F1 score. Both have achieved significant improvements, especially showed stronger training capabilities when processed large-scale texts and complex tasks. The research results verify the advantages of adaptive optimization algorithms in large-scale language model training and provide new ideas and directions for future optimization methods.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理技術の急速な発展により、大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて顕著な成果を上げている。 しかし、これらの巨大なモデルを効果的に訓練し、その性能と計算効率を改善する方法は、依然として重要な課題である。 本稿では,LLMの学習効率と最終性能を改善することを目的とした適応最適化アルゴリズムに基づく改良手法を提案する。 SQuADとGLUEデータセットの比較実験により,従来の最適化アルゴリズム(SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam など)と比較して,提案した適応最適化アルゴリズムの方が精度とF1スコアがよいことを示した。 どちらも大幅に改善されており、特に大規模テキスト処理や複雑なタスクのトレーニング能力が向上している。 本研究は,大規模言語モデル学習における適応最適化アルゴリズムの利点を検証し,今後の最適化手法に新たなアイデアと方向性を提供する。

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