深度学习新技术解析，AAAI2023《大规模深度学习优化技术》发布

2023年2月7日至2月14日，第37届国际人工智能大会（AAAI2023）在美国华盛顿举行。此次会议共收到来自全球的8777篇投稿，最终录用1721篇，录用率约19.6%。其中，伯克利和NUS的学者们带来了备受关注的《大规模深度学习优化技术》教程。

近年来，由于大型transformer模型表现出的优异性能，大量的超大型模型相继出现，然而，它们训练成本过高，通信开销和计算数量也十分巨大，这给深度学习的研究和工程师们带来了很大的困扰。因此，在这个教程中，我们的目标是为大家提供一份关于模型精度和效率的大规模深度学习优化的清晰草图。

本文重点研究了最常用于优化的算法，回顾了梯度下降优化的关键思想，介绍了大批量训练优化，详细阐述了在大批量训练中出现的泛化差距这一有争议的主题，提出了二阶优化，最后，回顾了解决通信开销和减少内存占用的最先进策略。

这些优化技术不仅能够解决大型transformer模型的训练成本问题，同时也能够提高模型的泛化性能，使其在各种人工智能应用场景中发挥更大的作用。如果你对深度学习和神经网络感兴趣，不妨关注一下这篇文章，或者找到相关资料进行更深入的了解。

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