终端收缩平均揭示大模型预训练中的调度器-估计器交互
原文标题：Terminal Shrinkage Averaging Reveals a Schedule-Estimator Interaction in LLM Pretraining
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论文指出LLM预训练通常返回原始最终迭代，耦合了学习率调度与模型估计器两个设计选择。作者提出终端收缩平均（TSA），在原始最终迭代与近期检查点平均之间插值，平衡近期进展与终端方差。实验显示该组合在NanoChat上提升验证质量，并加速了达到GPT-2水平的时间。
- 问题
- LLM预训练直接返回最终迭代，把学习率调度与模型估计器两个选择耦合在一起。
- 方法
- 提出终端收缩平均TSA，在原始最终迭代与近期检查点平均之间插值，分离调度与估计器设计。
- 结果
- 在NanoChat及depth-22上提升验证质量，达到GPT-2水平的运行比公开基线更快。
- 影响
- 预训练收尾阶段几乎零成本地提升模型质量，工程上可直接替换最终检查点选择策略。
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