让AI自己调整超参数，谷歌大脑新优化器火了，自适应不同任务，83个任务训练加速比经典Adam更快

萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

还在苦恼怎么给优化器调整更好的参数吗？

现在，谷歌大脑搞出了一个新的优化器VeLO，无需手动调整任何超参数，直接用就完事了。

与其他人工设计的如Adam、AdaGrad等算法不同，VeLO完全基于AI构造，能够很好地适应各种不同的任务。

当然，效果也更好。论文作者之一Lucas Beyer将VeLO与其他“重度”调参的优化器进行了对比，性能不相上下：

有网友看到了一丝优化器进步的曙光：

在Adam之后出现了不少优化器，却都表现得非常失败。这个优化器或许确实能表现更好。

所以，这个基于AI的优化器是如何打造的？

VeLO究竟是怎么打造的？

在训练神经网络的过程中，优化器（optimizer）是必不可少的一部分。

△神经网络训练过程，图源Thomas Wolf

但AI模型应用都这么广泛了，训练AI模型用的优化器却仍然是人工设计的，听起来多少有点不合理。

于是谷歌大脑的研究人员灵机一动：为何不用AI来做一个优化器呢？

设计上，优化器的原理基于元学习的思路，即从相关任务上学习经验，来帮助学习目标任务。

相比迁移学习，元学习更强调获取元知识，它是一类任务上的通用知识，可以被泛化到更多任务上去。

基于这一思想，VeLO也会吸收梯度并自动输出参数更新，无需任何超参数调优，并自适应需要优化的各种任务。

架构上，AI优化器整体由LSTM（长短期记忆网络）和超网络MLP（多层感知机）构成。

其中每个LSTM负责设置多个MLP的参数，各个LSTM之间则通过全局上下文信息进行相互协作。

训练上，AI优化器采用元训练的方式，以参数值和梯度作为输入，输出需要更新的参数。

经过4000个TPU月（一块TPU运行4000个月的计算量）的训练，集各种优化任务之所长后，VeLO终于横空出世。

比人工调参优化器效果更好

结果表明，VeLO在83个任务上的加速效果超过了一系列当前已有的优化器。

其中y轴是相比Adam加速的倍率，x轴是任务的比例。

结果显示，VeLO不仅比无需调整超参数的优化器效果更好，甚至比仔细调整过超参数的一些优化器效果还好：

与“经典老大哥”Adam相比，VeLO在所有任务上训练加速都更快，其中50%以上的任务比调整学习率的Adam快4倍以上，14%以上的任务中，VeLO学习率甚至快上16倍。

而在6类学习任务（数据集+对应模型）的优化效果上，VeLO在其中5类任务上表现效果都与Adam相当甚至更好：

值得一提的是，这次VeLO也被部署在JAX中，看来谷歌是真的很大力推广这个新框架了。

巴特，也有网友认为耗费4000个TPU月来训练VeLO，计算量成本过大：

虽然这个进展很重要，但它甚至都快赶上GPT-3的训练量了。

目前VeLO已经开源，感兴趣的小伙伴们可以去试试这个新的AI优化器。

One More Thing

前段时间，一位哈佛博士生提了个有意思的想法，得到不少人赞同：

更多论文的作者们也应该像演职员表一样，公开自己在论文中的工作内容。

Kareem Carr是生物统计学领域的博士生，作者贡献在生物论文中比较常见，不过之前在AI论文中见得不多。

现在，这篇谷歌大脑论文的作者们也这样做了，谁写的论文、谁搭建的框架一目了然：

不知道以后会不会成为机器学习圈的新风气（手动狗头）。

GitHub地址：
https://github.com/google/learned_optimization/tree/main/learned_optimization/research/general_lopt

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2211.09760

参考链接：
[1]https://twitter.com/jmes_harrison/status/1593422054971174912
[2]https://medium.com/huggingface/from-zero-to-research-an-introduction-to-meta-learning-8e16e677f78a#afeb
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/QLzdW6CMkcXWQbGjtOBNwg

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