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騰訊混元、北大發現Scaling law「浪涌現象」,解決學習率調參難題

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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騰訊混元、北大發現Scaling law「浪涌現象」,解決學習率調參難題

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原標題:騰訊混元、北大發現Scaling law「浪涌現象」,解決學習率調參難題
關鍵字:騰訊,風格,理論,區間,結論
文章來源:機器之心
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從直覺上講,影響 Learning rate 取值的重要因素是 Batch size。不知你在學習煉丹術時,是否遇到或者思考過入如下問題:
我的 Batch size 增加一倍,Learning rate 該怎么調整?
網上有說 Batch size 和 Learning rate 是線性放縮,也有說是


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