論文の概要: WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17634v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 16:02:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:15.07172
• Title: WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training
• Title（参考訳）: WSM: LLM事前学習のためのチェックポイントマージによる学習速度の低下
• Authors: Changxin Tian, Jiapeng Wang, Qian Zhao, Kunlong Chen, Jia Liu, Ziqi Liu, Jiaxin Mao, Wayne Xin Zhao, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,学習速度減衰とモデルマージの正式な関係を確立するフレームワークであるWarmup-Stable and Merge(WSM)を紹介する。 WSMは様々な崩壊戦略をエミュレートするための統一された理論基盤を提供する。 私たちのフレームワークは、複数のベンチマークで広く採用されているWarmup-Stable-Decay(WSD)アプローチよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.0932926819307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in learning rate (LR) scheduling have demonstrated the effectiveness of decay-free approaches that eliminate the traditional decay phase while maintaining competitive performance. Model merging techniques have emerged as particularly promising solutions in this domain. We present Warmup-Stable and Merge (WSM), a general framework that establishes a formal connection between learning rate decay and model merging. WSM provides a unified theoretical foundation for emulating various decay strategies-including cosine decay, linear decay and inverse square root decay-as principled model averaging schemes, while remaining fully compatible with diverse optimization methods. Through extensive experiments, we identify merge duration-the training window for checkpoint aggregation-as the most critical factor influencing model performance, surpassing the importance of both checkpoint interval and merge quantity. Our framework consistently outperforms the widely-adopted Warmup-Stable-Decay (WSD) approach across multiple benchmarks, achieving significant improvements of +3.5% on MATH, +2.9% on HumanEval, and +5.5% on MMLU-Pro. The performance advantages extend to supervised fine-tuning scenarios, highlighting WSM's potential for long-term model refinement.
• Abstract（参考訳）: 近年の学習速度 (LR) のスケジューリングは, 競争性能を維持しつつ, 従来の崩壊相を排除した崩壊のない手法の有効性を実証している。 モデルマージ技術はこの領域で特に有望な解決策として現れている。 We present Warmup-Stable and Merge, a general framework that established a formal connection between learning rate decay and model merging。 WSMは、コサイン崩壊、線形崩壊、逆二乗根崩壊を原理化されたモデル平均化スキームを含む様々な崩壊戦略をエミュレートする統一的な理論基盤を提供する。 大規模な実験を通じて,チェックポイントアグリゲーションのためのマージ時間-トレーニングウィンドウを,チェックポイント間隔とマージ量の両方の重要性を超越したモデル性能に影響を与える最も重要な要因として同定する。 我々のフレームワークは、複数のベンチマークで広く採用されているWarmup-Stable-Decay(WSD)アプローチを一貫して上回り、MATHでは+3.5%、HumanEvalでは+2.9%、MMLU-Proでは+5.5%の大幅な改善を実現している。 パフォーマンス上のアドバンテージは、監督された微調整シナリオにまで拡張され、WSMの長期的なモデル改善の可能性を強調している。

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