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• Pushing the Limits of Low-Bit Optimizers: A Focus on EMA Dynamics

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  Published:2025年5月1日 at  at 06:47

  #LLM, #Optimization, #Quantization, #Memory Efficiency, #Training

  本文提出 SOLO 框架，通过针对 EMA 更新特性的对数量化和动量调整，将优化器状态精度降低至 2 位或 3 位，同时保持接近全精度的训练性能，为资源受限环境下的 AI 研究提供可行解决方案。