MARS：提升大模型训练效率的字节优化框架解析

MARS是一款由字节跳动推出的先进优化框架，旨在显著提升大型模型训练的效率。通过结合预条件梯度方法和方差减少技术，MARS基于缩放随机递归动量技术优化梯度估计，提供了一种灵活的训练方案。该框架支持全矩阵和对角Hessian近似，衍生出三种优化算法实例：MARS-AdamW、MARS-Lion和MARS-Shampoo。实验结果显示，MARS在训练GPT-2模型时，相较于传统的AdamW优化器，表现出更为卓越的性能。

MARS是什么

MARS（Make vAriance Reduction Shine）是由字节跳动开发的一种创新性优化框架，旨在提高大型模型的训练效率。该框架将预条件梯度方法与方差减少技术相结合，利用缩放随机递归动量技术来优化梯度估计。MARS的设计灵活，支持不同的Hessian近似方式，能够生成基于AdamW、Lion和Shampoo的三种优化算法实例。实验结果表明，MARS在训练GPT-2模型时，展现了优于传统AdamW优化器的性能。

MARS的主要功能

• 提升训练效率：MARS通过结合预条件梯度方法和方差减少技术，有效提升大型模型训练的效率，特别是在深度神经网络和大型语言模型的训练中。
• 统一的优化框架：提供适应多种Hessian近似方法的统一框架，包括全矩阵和对角矩阵近似。
• 具体算法实施：在MARS框架下，衍生出三种具体的优化算法：MARS-AdamW、MARS-Lion和MARS-Shampoo，分别基于不同的预条件梯度更新策略。
• 方差减少技术：利用缩放随机递归动量技术，有效降低训练过程中的梯度方差，促进模型的快速收敛。

MARS的技术原理

• 预条件梯度方法：通过预条件梯度方法调整学习率，为每个参数或参数组提供量身定制的学习率，以适应其局部曲率。
• 方差减少技术：引入方差减少技术，例如STORM（Stochastic Recursive Momentum），以减少随机梯度的方差，从而加快优化过程。
• 缩放随机递归动量：在STORM的基础上，增加缩放参数，以调节方差减少的强度，定义新的梯度估计器。
• 梯度裁剪与指数移动平均：为提高训练的稳定性，MARS在梯度估计器中应用了梯度裁剪，并通过指数移动平均（EMA）计算递归动量。

MARS的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.10438

MARS的应用场景

• 深度学习模型训练：适用于训练深度神经网络，特别是参数众多的复杂模型。
• 大规模语言模型：优化大型语言模型的训练过程，如GPT系列，从而提高训练效率和模型性能。
• 计算机视觉任务：在图像分类、目标检测等计算机视觉领域，加速模型训练并提升模型的泛化能力。
• 强化学习算法：在强化学习中，优化策略网络或价值函数的参数，尤其是在面对高方差梯度的情况下。
• 推荐系统模型：在构建推荐系统时，优化模型参数，以更好地处理大规模用户和物品特征。

常见问题

• MARS适用于哪些类型的模型训练？ MARS特别适合于深度学习和大规模语言模型的训练。
• 使用MARS能带来什么优势？ MARS通过减少训练过程中的方差，提高了模型的收敛速度和训练效率。
• 是否需要对现有模型架构进行重大改动才能使用MARS？ 不需要，MARS可以灵活集成到现有的训练流程中。
• MARS支持哪些优化算法？ MARS支持多种算法实例，包括MARS-AdamW、MARS-Lion和MARS-Shampoo。