AlphaAdam:Asynchronous Masked Optimization with Dynamic Alpha for Selective Updates

📄 arXiv: 2501.18094v2 📥 PDF

作者: Da Chang, Yu Li, Ganzhao Yuan

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-30 (更新: 2025-02-05)

备注: Theorem 3.5 has issues of insufficient rigor. The content "Let $E[g_i^2] = σ_i^2$ ... $E[g_im_{t-1,i}] = ρ_i σ_i^2$ be the correlation between gradients and historical momentum ...." is a non-standard assumption and may mislead readers. In the spirit of rigor and responsibility, we temporarily withdraw this version of the content

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AlphaAdam：面向LLM的异步掩码优化与动态Alpha选择性更新

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 优化器 参数更新 掩码机制 自适应学习率 异步优化 训练效率

📋 核心要点

  1. 现有LLM训练方法在参数更新效率和稳定性上存在挑战，难以兼顾计算效率和模型性能。
  2. AlphaAdam通过解耦参数更新和动态调整更新强度，并结合掩码机制，实现更高效稳定的训练。
  3. 实验证明，AlphaAdam在多种LLM任务上，相较于AdamW等方法，收敛速度更快，计算效率更高。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLM）的训练中，如何更高效、更稳定地更新参数一直是一个重要的挑战。为了实现高效的参数更新，现有方法通常通过低维分解或逐层选择性更新等方法，达到与全参数更新相当的性能。本文从层内参数更新的角度出发，提出了LLM优化框架AlphaAdam。通过解耦参数更新并动态调整其强度，AlphaAdam加速了收敛并提高了训练稳定性。我们基于历史动量和梯度方向的一致性构建参数掩码，并结合自适应掩码强度策略，以确保高效优化和理论收敛保证，该方法也适用于大多数基于动量的优化器。大量实验表明，在GPT-2预训练、RoBERTa和Llama-7B微调等任务中，AlphaAdam在收敛速度和计算效率方面均优于AdamW等最先进的方法。AlphaAdam通过层内异步掩码自适应更新，实现了LLM的优化器增强框架。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有大语言模型训练中，全参数更新计算开销巨大，而低秩分解或逐层更新等方法虽然能降低计算量，但可能牺牲模型性能。如何在保证模型性能的前提下，提升参数更新的效率和稳定性，是大规模语言模型训练面临的关键问题。

核心思路：AlphaAdam的核心思路是选择性地更新参数，并动态调整更新强度。通过分析历史动量和梯度方向的一致性，判断参数的重要性，并使用掩码机制来控制参数的更新。同时，引入动态Alpha来调整更新强度，进一步提高训练的稳定性和收敛速度。

技术框架：AlphaAdam构建了一个层内异步掩码自适应更新的优化器增强框架。该框架主要包含以下几个阶段：1) 计算历史动量和梯度；2) 基于动量和梯度方向的一致性构建参数掩码；3) 根据自适应策略调整掩码强度（Alpha）；4) 使用调整后的掩码和强度进行参数更新。整个过程是异步的，允许不同参数以不同的频率和强度进行更新。

关键创新：AlphaAdam的关键创新在于：1) 提出了一种基于历史动量和梯度方向一致性的参数掩码构建方法，能够更准确地识别重要参数；2) 引入了动态Alpha机制，能够自适应地调整参数更新强度，提高训练的稳定性和收敛速度；3) 将掩码机制和动态Alpha与现有的基于动量的优化器相结合，形成了一个通用的优化器增强框架。

关键设计：AlphaAdam的关键设计包括：1) 掩码的构建方式：使用历史动量和梯度方向的点积作为一致性度量，并设置阈值来确定掩码；2) 动态Alpha的调整策略：根据训练的进度和参数的更新情况，动态调整Alpha的值，以平衡训练的稳定性和收敛速度；3) 损失函数：AlphaAdam可以与常用的损失函数（如交叉熵损失）结合使用，无需修改损失函数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，AlphaAdam在GPT-2预训练、RoBERTa和Llama-7B微调等任务中，相较于AdamW等先进优化器，收敛速度更快，计算效率更高。例如，在Llama-7B的微调任务中，AlphaAdam能够以更少的计算资源达到与AdamW相当的性能，甚至在某些指标上超越AdamW。

🎯 应用场景

AlphaAdam可广泛应用于各种大语言模型的预训练和微调任务，尤其适用于计算资源受限的场景。通过提高训练效率和稳定性，AlphaAdam能够帮助研究人员和开发者更快地训练出高性能的语言模型，加速自然语言处理技术的应用和发展。未来，该方法有望扩展到其他深度学习模型和任务中。

📄 摘要（原文）

In the training of large language models (LLMs), updating parameters more efficiently and stably has always been an important challenge. To achieve efficient parameter updates, existing methods usually achieve performance comparable to full parameter updates through methods such as low-dimensional decomposition or layer-wise selective updates. In this work, we propose AlphaAdam, an optimization framework for LLM from the perspective of intra-layer parameter updates. By decoupling parameter updates and dynamically adjusting their strength, AlphaAdam accelerates convergence and improves training stability. We construct parameter masks based on the consistency of historical momentum and gradient direction and combine them with an adaptive mask strength strategy to ensure efficient optimization and theoretical convergence guarantees, which is also applicable to most momentum-based optimizers. Extensive experiments show that AlphaAdam outperforms state-of-the-art methods such as AdamW in terms of convergence speed and computational efficiency across tasks, including GPT-2 pre-trained and fine-tuned RoBERTa and Llama-7B. Our AlphaAdam implements an optimizer enhancement framework for LLMs through intra-layer asynchronous masked adaptive updates. Our code is available in this https://github.com/MaeChd/AlphaAdam.