不要只追求模型收敛了，一个简单Trick让模型更稳定！绝对想不到.pdf

在AI领域，特别是大型语言模型（LLM）的训练中，模型的稳定性和效率是至关重要的问题。传统的训练策略往往追求模型的完全收敛，但近年来的研究揭示了一个令人意想不到的技巧——提前停止训练并采用最近权重平均（LAWA）方法可以显著提升模型的稳定性和性能，同时还能减少计算资源的消耗。 LAWA方法的核心思想是在训练过程中，不等待模型完全收敛，而是对训练过程中的一系列中间检查点进行权重平均。这种方法基于一个移动窗口，定期选取最近的k个检查点进行加权平均，形成一个新的模型状态。这种策略不仅能够加速模型的收敛速度，还可以在模型未达到完全收敛前就获得较好的性能，尤其是在零样本（zero-shot）情况下的表现。 论文《Understanding the Effectiveness of Early Weight Averaging for Training Large Language Models》深入探讨了LAWA对LLM训练的影响。实验结果显示，LAWA可以在不增加额外成本的情况下，显著减少GPU的使用时间，从而降低云计算成本。对于不同规模的GPT风格的自回归LLM，从10亿到120亿参数的模型，LAWA均展示了更快的收敛速度和更好的测试泛化能力。 在中等规模的LLM，如Pythia-1B和Pythia-2.8B模型中，LAWA检查点在多个任务上的测试泛化性能超越了传统训练保存的检查点。对于更大规模的Pythia-6.9B和Pythia-12B模型，LAWA在训练早期和中期显著提升了测试泛化，而在训练后期改善相对较小，但仍能观察到积极的效果。 这些发现挑战了传统的LLM训练观念，表明在追求模型性能的同时，不必过于执着于完全收敛。通过LAWA这样的策略，研究者和开发者可以更加高效地利用计算资源，同时提高模型的稳定性和实际应用效果。在未来的LLM训练实践中，LAWA有望成为一种被广泛采用的优化技巧，以实现更高效、更稳定的模型训练流程。