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Bonito, me encanta verlo.
Algunas preguntas en mi mente:
* ¿Qué configuración del sistema preferiría la comunicación dispersa en lugar de la transmisión de Diloco? ¿Qué pasa si los combinas?
* ¿Es SparseLoCo obteniendo una pérdida más baja a veces un artefacto de variación aleatoria, o podemos hacer pruebas de hipótesis reales sobre este resultado?
* La retroalimentación de errores es un operador sesgado: ¿hay otras operaciones sesgadas que puedan mejorar la optimización externa?

22 ago, 10:13
Presentamos SparseLoCo: un método eficiente en la comunicación para el preentrenamiento de LLM.
TL; DR: Aprovechamos la esparsificación Top-k + retroalimentación de errores con los pasos externos poco frecuentes de DiLoCo, que comunican solo gradientes del 1 al 3% con cuantificación de 2 bits, superando a DiLoCo y DeMo. 1/N,
ArXiv:
Github:

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