arXiv cs.LG·18 天前★ 2
arXiv 论文：内层优化器如何影响副本扩展性能
原文标题：How Inner Optimizers Shape Replica Scaling
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
论文研究在地理分布式算力池训练 LLM 时，内层优化器选择对副本扩展（replica scaling）性能的影响。作者识别出伪梯度协方差结构与批大小对噪声尺度的影响两个关键因素，理论并实证表明基于白化的预条件是有力的内层优化器特性。白化内层优化器在 8-96 副本下实现强副本扩展，且随参数与数据规模扩大相对数据并行的表现持续改善。
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原始标题：How Inner Optimizers Shape Replica Scaling
AI 中文标题：arXiv 论文：内层优化器如何影响副本扩展性能
来源：arXiv cs.LG · 发布于 18 天前
分类：大模型 · AI 重要度：★ 2（2）
标签：分布式训练 / 优化器 / 副本扩展 / LLM 训练 / 预条件
关键词：分布式训练 / 优化器 / 副本扩展 / LLM 训练 / AI 论文
AI 处理：2026/10/15 12:51:14 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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