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<1、0<β2<1、ρ=β12/β2<1 とします。実数 g1,…,gt のうち少なくとも 1 つが 0 でないとし、mt,vt を 定義 5.1 の 1 成分とします。
- vt∣mt∣≤1−β21−β11−ρ1−ρt≤(1−β2)(1−β12/β2)1−β1 です。
- バイアス補正をした量については v^t∣m^t∣≤1−β1t1−β2t⋅1−β21−β11−ρ1−ρt です。
- c>0 として勾配を一律に gi↦cgi と置き換えても、mt/vt と m^t/v^t は変わりません。
したがって ε=0 の Adam では、1 ステップで各成分が動く量 η∣m^t∣/v^t は、勾配の大きさに依らず、η と β1,β2,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。
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