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.
A Russian Telegram channel with over 700,000 followers is spreading disinformation about Russia's invasion of Ukraine under the guise of providing "objective information" and fact-checking fake news. Its influence extends beyond the platform, with major Russian publications, government officials, and journalists citing the page's posts. 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. Elsewhere, version 8.6 of Telegram integrates the in-app camera option into the gallery, while a new navigation bar gives quick access to photos, files, location sharing, and more. "Your messages about the movement of the enemy through the official chatbot … bring new trophies every day," the government agency tweeted. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments.
from us
