Jen Wei a rencontré une spirale de mort du taux d'apprentissage lors des tests d'AdamW, Muon et de la dernière implémentation de Dion3 au sein d'OLMo-core pour une prochaine conférence PyTorch.
- Le processus de débogage a révélé des problèmes impliquant l'état de l'optimiseur distribué et la planification du taux d'apprentissage (LR).
- Un piège spécifique d'aliasing de tenseurs PyTorch a été identifié comme une cause clé de l'instabilité.
- Wei a documenté toute l'aventure de débogage sur Medium pour aider les autres à éviter des pièges mémoire similaires dans les optimiseurs distribués.