SAZO：样本自适应零阶微调方法提出
原文标题：Sample-Adaptive Zeroth-Order Post-Training
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论文提出 Sample-Adaptive Zeroth-Order Optimization（SAZO），在线学习样本重要性并自适应分配查询，加速大模型零阶微调收敛。方法无需真实梯度，仅比 MeZO 多 O(N) 标量状态，理论证明其收敛率严格更快。四个模型族实验显示平均下游性能提升，达到相同训练损失所需查询数最多减少 6 倍。
- 问题
- 零阶微调对所有训练样本均匀采样，忽略样本重要性差异，造成可避免的估计方差。
- 方法
- 在线学习样本重要性并自适应分配查询，从方向差分中提取梯度范数估计重要性，用逐样本指数移动平均跟踪变化，仅比 MeZO 多 O(N) 标量状态。
- 结果
- 四个模型族平均下游性能提升，达到相同训练损失所需查询数最多减少 6 倍。
- 影响
- 显存受限场景下微调大模型的收敛速度可显著提升，且几乎不增加内存开销，适合直接替换 MeZO。
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