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वार्मअप प्रशिक्षण से पहले धीरे-धीरे सीखने की दर को लगभग शून्य से ऊपर ले जाता है, फिर कोसाइन एनीलिंग इसे कोसाइन वक्र के बाद आसानी से वापस नीचे कर देता है।
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साथ में वे प्रारंभिक प्रशिक्षण को स्थिर करते हैं और बेहतर अंतिम सटीकता प्राप्त करते हैं, यही कारण है कि लगभग हर आधुनिक ट्रांसफार्मर को इस तरह से प्रशिक्षित किया जाता है।
जब प्रशिक्षण शुरू होता है, तो मॉडल वेट यादृच्छिक होते हैं और ग्रेडिएंट बहुत बड़े हो सकते हैं, इसलिए बड़ी सीखने की दर पर सीधे कूदने से अक्सर नुकसान में वृद्धि या विचलन होता है - विशेष रूप से एडम जैसे अनुकूली अनुकूलक के साथ, जिनके विचरण अनुमान पहले चरण में अविश्वसनीय होते हैं। वार्मअप कुछ सौ से कुछ हजार कदमों तक दर को रैखिक रूप से बढ़ाकर इसे ठीक करता है। Once the model is on stable footing, cosine annealing takes over, decaying the rate as 0.5 * (1 + cos(pi * t / T)) of its peak. कोसाइन आकार तेजी से प्रगति के लिए दर को पहले उच्च रखता है, फिर धीरे-धीरे कम हो जाता है ताकि ऑप्टिमाइज़र इसके चारों ओर उछलने के बजाय एक अच्छे न्यूनतम में व्यवस्थित हो सके।
जीपीटी-शैली और बीईआरटी-शैली भाषा मॉडल पहले ~1-2% चरणों में एक रैखिक वार्मअप का उपयोग करते हैं, जिसके बाद कोसाइन क्षय शून्य के करीब होता है।
इमेजनेट पर शुरुआती विचलन से बचने के लिए विज़न ट्रांसफॉर्मर (वीआईटी) कोसाइन एनीलिंग और एक छोटे वार्मअप के साथ प्रशिक्षित होते हैं।
हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स फाइन-ट्यूनिंग कार्यों के लिए एक-लाइन शेड्यूलर के रूप में `get_cosine_schedule_with_warmup` प्रदान करता है।
स्थिर प्रसार और अन्य प्रसार मॉडल पूर्व-प्रशिक्षित भार को अनुकूलित करते समय क्रमिक विस्फोटों को रोकने के लिए वार्मअप के साथ ठीक-ठीक होते हैं।
वार्मअप-प्लस-कोसाइन बड़े भाषा मॉडल के लिए डिफ़ॉल्ट नुस्खा बना हुआ है, लेकिन वेरिएंट फैल रहे हैं। वार्मअप-स्थिर-क्षय (डब्ल्यूएसडी) एक स्थिर दर बनाए रखता है और फिर अंत में तेजी से क्षय होता है, जिससे एक निश्चित लंबाई तक पुनः प्रतिबद्ध किए बिना रन बढ़ाना आसान हो जाता है। शोधकर्ता यह भी अध्ययन कर रहे हैं कि वार्मअप क्यों काम करता है - इसे ग्रेडिएंट शोर और हानि-परिदृश्य वक्रता से जोड़कर - और उपकरण तेजी से ऑटो-ट्यून वार्मअप लंबाई और शिखर दर को बढ़ाते हैं, जिससे मैन्युअल परीक्षण-और-त्रुटि कम हो जाती है जो आज हावी है।
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वार्मअप प्रशिक्षण से पहले धीरे-धीरे सीखने की दर को लगभग शून्य से ऊपर ले जाता है, फिर कोसाइन एनीलिंग इसे कोसाइन वक्र के बाद आसानी से वापस नीचे कर देता है। साथ में वे प्रारंभिक प्रशिक्षण को स्थिर करते हैं और बेहतर अंतिम सटीकता प्राप्त करते हैं, यही कारण है कि लगभग हर आधुनिक ट्रांसफार्मर को इस तरह से प्रशिक्षित किया जाता है।
यादृच्छिक भार पर बड़ी सीखने की दर से शुरू करने से हानि में वृद्धि या विचलन हो सकता है, इसलिए शुरुआती चरणों को स्थिर रखने के लिए वार्मअप दर को धीरे से बढ़ाता है।
दर को 0.5 * (1 + कॉस (पीआई * टी / टी)) द्वारा बढ़ाया जाता है, जिससे एक चिकनी पहाड़ी बनती है जो शुरुआत में ऊंची रहती है और अंत में शून्य के करीब पहुंच जाती है।
एडम के चल रहे विचरण अनुमान पहले चरणों में बहुत कम नमूनों पर आधारित हैं, जिससे प्रभावी चरण का आकार अनियमित हो जाता है - वार्मअप इसे कम कर देता है।
टी वह क्षितिज है जिस पर दर अपने चरम से घटकर शून्य के करीब हो जाती है; t उस क्षितिज के भीतर वर्तमान चरण है।
The guide describes a short linear warmup followed by cosine annealing.
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