情報科学 › LLM アーキテクチャ › 言語モデルの学習

Adam の更新量の上界とスケール不変性

命題 5.5(「言語モデルの学習」§5) ・ ✓公理まで証明済み

0≤β1<10 \le \beta_1 < 1、0<β2<10 < \beta_2 < 1、ρ=β12/β2<1\rho = \beta_1^2 / \beta_2 < 1 とします。実数 g1,…,gtg_1, \ldots, g_t のうち少なくとも 1 つが 00 でないとし、mt,vtm_t, v_t を 定義 5.1 の 1 成分とします。

  1. ∣mt∣vt≤1−β11−β21−ρt1−ρ≤1−β1(1−β2)(1−β12/β2)\dfrac{|m_t|}{\sqrt{v_t}} \le \dfrac{1 - \beta_1}{\sqrt{1 - \beta_2}} \sqrt{\dfrac{1 - \rho^t}{1 - \rho}} \le \dfrac{1 - \beta_1}{\sqrt{(1 - \beta_2)(1 - \beta_1^2 / \beta_2)}} です。
  2. バイアス補正をした量については ∣m^t∣v^t≤1−β2t1−β1t⋅1−β11−β21−ρt1−ρ\dfrac{|\hat{m}_t|}{\sqrt{\hat{v}_t}} \le \dfrac{\sqrt{1 - \beta_2^t}}{1 - \beta_1^t} \cdot \dfrac{1 - \beta_1}{\sqrt{1 - \beta_2}} \sqrt{\dfrac{1 - \rho^t}{1 - \rho}} です。
  3. c>0c > 0 として勾配を一律に gi↦c gig_i \mapsto c\, g_i と置き換えても、mt/vtm_t / \sqrt{v_t} と m^t/v^t\hat{m}_t / \sqrt{\hat{v}_t} は変わりません。

したがって ε=0\varepsilon = 0 の Adam では、1 ステップで各成分が動く量 η ∣m^t∣/v^t\eta\, |\hat{m}_t| / \sqrt{\hat{v}_t} は、勾配の大きさに依らず、η\eta と β1,β2,t\beta_1, \beta_2, t だけで決まる定数以下です。

本文で読む(証明と前後の説明)→

閉包の状態

✓ 公理まで証明済み

証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています(前提の定理類 7 件、定義なども含めて 9 件)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

前提をたどる 証明が使う定理・定義(直接 3 件)

▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

関連するノック 2 問