У EleutherAI вышел классный гайд по muP параметризации LLMок.
Для тех, кто не знает, muP – Maximal Update Parameterization – это серия статей, в которых Greg Yang (сейчас в xAI) развивает теорию параметризации глубоких сетей. Что-то вроде Neural Tangent Kernel или анализ сетей при помощи теории среднего поля, но с выводами более таргетированными на обучение сеточек градиентным спуском. Один из результатов – стабильная инциализация параметров сетей, которая позволяет избавиться от необходимости тюнить learning rate градиентного спуска.
В статье "Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer" с ребятами из OpenAI Грег выводит методы инициализации трансформеров. Нужно сказать, что, скорее всего, в индустрии не все инициализируют веса по muP, всё-таки теория и практика отличаются на практике. Тем не менее, с muP для каждой части нейросети мы можем (хотя бы в теории) сказать, корректно ли она пропускает через себя градиенты. Градиентные энергетические блоки – бич многих глубоких сеток, и дебажить такое – сплошная головная боль.
У EleutherAI вышел классный гайд по muP параметризации LLMок.
Для тех, кто не знает, muP – Maximal Update Parameterization – это серия статей, в которых Greg Yang (сейчас в xAI) развивает теорию параметризации глубоких сетей. Что-то вроде Neural Tangent Kernel или анализ сетей при помощи теории среднего поля, но с выводами более таргетированными на обучение сеточек градиентным спуском. Один из результатов – стабильная инциализация параметров сетей, которая позволяет избавиться от необходимости тюнить learning rate градиентного спуска.
В статье "Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer" с ребятами из OpenAI Грег выводит методы инициализации трансформеров. Нужно сказать, что, скорее всего, в индустрии не все инициализируют веса по muP, всё-таки теория и практика отличаются на практике. Тем не менее, с muP для каждой части нейросети мы можем (хотя бы в теории) сказать, корректно ли она пропускает через себя градиенты. Градиентные энергетические блоки – бич многих глубоких сеток, и дебажить такое – сплошная головная боль.
In 2014, Pavel Durov fled the country after allies of the Kremlin took control of the social networking site most know just as VK. Russia's intelligence agency had asked Durov to turn over the data of anti-Kremlin protesters. Durov refused to do so. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram. At its heart, Telegram is little more than a messaging app like WhatsApp or Signal. But it also offers open channels that enable a single user, or a group of users, to communicate with large numbers in a method similar to a Twitter account. This has proven to be both a blessing and a curse for Telegram and its users, since these channels can be used for both good and ill. Right now, as Wired reports, the app is a key way for Ukrainians to receive updates from the government during the invasion. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” NEWS
from ca
