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Schön, das zu sehen.
Einige Fragen, die mir durch den Kopf gehen:
* Welche Systemeinstellungen würden spärliche Kommunikation gegenüber Streaming Diloco bevorzugen? Was passiert, wenn man beides kombiniert?
* Ist es manchmal ein Artefakt zufälliger Variation, dass SparseLoCo einen niedrigeren Verlust erzielt, oder können wir tatsächlich Hypothesentests zu diesem Ergebnis durchführen?
* Fehlerfeedback ist ein verzerrter Operator - gibt es andere verzerrte Operationen, die die äußere Optimierung verbessern können?

22. Aug. 2025
Einführung von SparseLoCo: eine kommunikationseffiziente Methode für das Pre-Training von LLM.
TL;DR: Wir nutzen Top-k-Sparsifikation + Fehlerfeedback mit den seltenen äußeren Schritten von DiLoCo – kommunizieren nur 1–3% der Gradienten mit 2-Bit-Quantisierung – und übertreffen DiLoCo und DeMo. 1/N,
ArXiv:
Github:

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