学習率ウォームアップを使わないトランスフォーマーの安定化（TAMING TRANSFORMER WITHOUT USING LEARNING RATE WARMUP）

田中専務

拓海さん、最近「学習率ウォームアップ」を使わずにトランスフォーマーを学習させる研究が注目されていますが、私のところの現場にとって何が変わるんでしょうか。難しそうでよく分かりません。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、大規模トランスフォーマーを「最小の変更で」安定して学習させる方法を示しているんですよ。要するに、これまで手間だった初期設定を簡略化できる可能性があるんです。

田中専務

初期設定を簡略化、ですか。具体的には何がラクになるんでしょうか。投資対効果の観点で教えてください。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。第一に、学習率ウォームアップ（Learning Rate Warmup、LRウォームアップ＝学習率を段階的に上げる手法）に頼らなくて済むと、チューニング時間が短縮できるんです。第二に、安定性をオプティマイザ側で担保すると、モデル設計の修正が不要になり、既存システムに導入しやすくなります。第三に、失敗によるリソース浪費が減るので、投資回収が早まる可能性があるんです。

田中専務

これって要するに、学習率ウォームアップをやめても壊れずに学習が進むように

• 論文研究

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