[논문리뷰] Optimal Scaling Needs Optimal Norm

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저자: Oleg Filatov, Jiangtao Wang, Jan Ebert, Stefan Kesselheim

핵심 연구 목표

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 훈련에서 최적의 스케일링 을 달성하기 위한 하이퍼파라미터 전이(transfer)의 견고성 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 옵티마이저가 명시적으로 노름을 최적화 할 때 모델 및 데이터 스케일 변화에 따라 하이퍼파라미터 스케일링 규칙이 어떻게 변하는지 규명하고자 합니다.

핵심 방법론

연구는 Scion optimizer 를 사용하여 Llama 3 아키텍처 를 기반으로 한 프록시 모델( 69M 파라미터 )을 훈련했습니다. 모델의 폭(width)을 최대 12배 , 깊이(depth)를 최대 32배 까지 스케일 업하고, 데이터 스케일(horizon)도 확장하며 실험을 진행했습니다. 최적의 하이퍼파라미터를 찾기 위해 학습률(η)과 배치 크기(B)의 그리드 서치 를 수행하고, 특히 출력 레이어의 ||W_out||RMS→∞ 노름 을 중심으로 분석했습니다.

주요 결과

최적의 학습률과 배치 크기 조합이 모델 및 데이터 스케일 전반에 걸쳐 출력 레이어 노름 ||W_out||RMS→∞을 상수 값(약 2^7.0 ± 0.2) 으로 유지시키는 것을 발견했습니다. 최적의 학습률 스케일링은 *η(D) ∝ D^-0.28±0.07 *, 최적의 배치 크기 스케일링은 ** B(D) ∝ D^0.45±0.07 **임을 측정하여 ** Adam ** 옵티마이저의 스케일링 지수와 일관성을 보였습니다. 또한, ** 모멘텀 **이나 ** 학습률 감쇠 **를 사용해도 이러한 노름 전이 현상은 유지됨을 확인했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

** Scion optimizer **와 같은 ** 노름 기반 옵티마이저 **를 사용하면 LLM 훈련 시 모델 크기 및 데이터 스케일 변화에 관계없이 ** 견고한 하이퍼파라미터 전이 **를 통해 효율적인 스케일링이 가능함을 시사합니다. 최적의 노름 값을 유지하는 전략은 복잡한 하이퍼파라미터 튜닝 없이도 ** 일관된 성능 **을 달성하는 데 중요한 가이드라인이 될 수 있습니다. 이는 대규모 AI 모델의 개발 및 운영 비용을 절감하는 데 기여할 수 있는 실용적인 방법론을 제시합니다.

⚠️ ** 알림:** 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.