Lion 优化器：符号动量驱动的显存高效与收敛加速
大家好，今天我们来聊聊最近备受关注的 Lion 优化器。它以其独特的符号动量方法，在保证模型性能的同时，显著降低了显存占用并提升了训练速度。我们将深入探讨 Lion 优化器的原理、优势以及如何在实践中应用，并结合代码示例进行讲解。
1. 优化器发展简述
深度学习模型的训练离不开优化器。优化器的作用就是根据损失函数计算出的梯度，更新模型参数，使得损失函数值最小化，从而让模型学习到数据中的规律。
最早的优化器是基于梯度下降法（Gradient Descent, GD）。随后，为了解决 GD 的一些问题，例如收敛速度慢、容易陷入局部最优等，出现了一系列改进的优化器，例如：
- 动量法 (Momentum): 引入动量项，累积之前的梯度，有助于加速收敛，并减少震荡。
- AdaGrad: 根据参数的历史梯度调整学习率，对稀疏的参数更新频率更高。
- RMSProp: 改进了 AdaGrad，缓解了学习率快速下降的问题。
- Adam: 结合了动量法和 RMSProp 的优点，是目前应用最广泛的优化器之一。
- AdamW: 在 Adam 的基础上，对权重衰减进行了修正，通常能带来更好的泛化性能。
虽然这些优化器在性能上取得了显著的进步，但同时也带来了新的挑战，例如：
- 显存占用高: 尤其是在训练大型模型时，优化器需要存储额外的状态，例如动量、方差等，导致显存占用显著增加。
- 超参数调整复杂: 不同的优化器有不同的超参数，需要仔细调整才能获得最佳性能。
Lion 优化器就是为了解决这些问题而提出的。
2. Lion 优化器的核心原理：符号动量
Lion 优化器与传统的动量优化器的最大区别在于，它使用梯度的符号（Sign）来更新参数，而不是直接使用梯度值。具体来说，Lion 优化器的更新规则如下：
m_t = β_1 * m_{t-1} + (1 - β_1) * grad(L, θ_{t-1}) # 动量更新
θ_t = θ_{t-1} - lr * sign(m_t) # 参数更新其中：
θ_t是第t步的参数。m_t是第t步的动量。lr是学习率。β_1是动量衰减系数。grad(L, θ_{t-1})是损失函数L对第t-1步参数θ_{t-1}的梯度。sign(m_t)是动量m_t的符号函数，返回值为 -1, 0 或 1。
符号动量的意义：
使用梯度的符号，而不是梯度值本身，具有以下几个优点：
- 降低显存占用: 符号函数将梯度值量化为 -1, 0 或 1，大大减少了存储动量所需的显存。例如，原本需要 32 位浮点数存储的梯度值，现在只需要 1 位就可以存储其符号。
- 加速收敛: 符号函数可以有效地过滤掉噪声，使得优化器更加关注梯度的方向，从而加速收敛。
- 更平滑的更新: 符号函数使得参数更新更加平滑，减少了震荡，有助于找到更稳定的解。
3. 与 AdamW 的对比分析
AdamW 优化器是目前常用的优化器，我们将其与 Lion 优化器进行对比，可以更清楚地理解 Lion 的优势。
| 特性 | AdamW | Lion |
|---|---|---|
| 动量 | 使用梯度值 | 使用梯度符号 |
| 显存占用 | 较高 | 较低 |
| 收敛速度 | 较快 | 更快 |
| 超参数 | 学习率, β_1, β_2, 权重衰减 | 学习率, β_1, 权重衰减 |
| 实现复杂度 | 较高 | 较低 |
从上表可以看出，Lion 优化器在显存占用和收敛速度方面具有优势，并且实现复杂度更低，超参数更少，更容易调整。
4. 代码实现：PyTorch 中的 Lion 优化器
虽然 PyTorch 官方还没有内置 Lion 优化器，但是我们可以很容易地用 PyTorch 实现它。以下是一个简单的实现：
import torch
from torch.optim import Optimizer
class Lion(Optimizer):
def __init__(self, params, lr=1e-4, betas=(0.9, 0.99), weight_decay=0.0):
assert betas[0] < 1.0 and betas[1] < 1.0, "betas should be strictly smaller than 1"
defaults = dict(lr=lr, betas=betas, weight_decay=weight_decay)
super().__init__(params, defaults)
@torch.no_grad()
def step(self, closure=None):
loss = None
if closure is not None:
with torch.enable_grad():
loss = closure()
for group in self.param_groups:
for p in group['params']:
if p.grad is None:
continue
grad = p.grad
state = self.state[p]
# State initialization
if len(state) == 0:
state['exp_avg'] = torch.zeros_like(p)
exp_avg = state['exp_avg']
beta1, beta2 = group['betas']
# Weight decay
if group['weight_decay'] > 0.0:
grad = grad.add(p, alpha=group['weight_decay'])
# Momentum update
exp_avg.mul_(beta1).add_(grad, alpha=1 - beta1)
# Parameter update
p.add_(torch.sign(exp_avg), alpha=-group['lr'])
return loss代码解释：
Lion类继承自torch.optim.Optimizer，是 PyTorch 中优化器的基类。__init__方法初始化优化器的参数，例如学习率lr、动量衰减系数betas和权重衰减weight_decay。step方法执行一步优化，更新模型参数。- 在
step方法中，首先计算梯度，然后更新动量exp_avg，最后使用符号动量更新参数p。
使用示例：
# 假设 model 是你的模型
optimizer = Lion(model.parameters(), lr=1e-4, betas=(0.9, 0.99), weight_decay=1e-5)
# 在训练循环中
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()5. Lion 优化器的优势与局限性
优势：
- 显存占用低: 使用符号动量，显著降低了显存占用，尤其是在训练大型模型时效果明显。
- 收敛速度快: 符号函数可以过滤掉噪声，使得优化器更加关注梯度的方向，从而加速收敛。
- 实现简单: 代码实现简单，易于理解和使用。
- 超参数少: 相比 AdamW 等优化器，Lion 优化器超参数更少，更容易调整。
- 泛化能力强：在一些实验中，Lion 优化器表现出更好的泛化能力。
局限性：
- 理论分析不足: 相比 Adam 等优化器，Lion 优化器的理论分析还不够完善。
- 对学习率敏感: Lion 优化器对学习率比较敏感，需要仔细调整。
- 可能不适用于所有任务: 虽然在很多任务上表现良好，但 Lion 优化器可能不适用于所有任务。
6. 实践建议
- 学习率调整: Lion 优化器对学习率比较敏感，建议使用较小的学习率，例如 1e-4 或 1e-5。可以尝试使用学习率衰减策略，例如余弦退火（Cosine Annealing）或线性衰减（Linear Decay）。
- 动量衰减系数: 动量衰减系数
β_1通常设置为 0.9 或 0.99。 - 权重衰减: 权重衰减可以防止过拟合，建议设置一个合适的权重衰减值，例如 1e-5 或 1e-4。
- 实验验证: 在实际应用中，建议尝试不同的超参数组合，并进行实验验证，选择最佳的配置。
- 与其他优化器结合使用: 可以尝试将 Lion 优化器与其他优化器结合使用，例如先使用 AdamW 优化器进行预训练，然后使用 Lion 优化器进行微调。
- 梯度裁剪：在使用Lion优化器时，可以尝试使用梯度裁剪来防止梯度爆炸。
- 混合精度训练: Lion优化器可以很好地配合混合精度训练，进一步降低显存占用。
7. 更高级的实现：deepspeed 中的 Lion
DeepSpeed 是一个由微软开发的深度学习优化库，提供了对 Lion 优化器的优化实现。使用 DeepSpeed 的 Lion 优化器可以获得更好的性能和显存利用率。
以下是使用 DeepSpeed 实现 Lion 优化器的示例：
import deepspeed
from deepspeed.ops.adam import FusedAdam
# DeepSpeed 配置
config = {
"train_batch_size": 32,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 4,
"optimizer": {
"type": "Lion",
"params": {
"lr": 1e-4,
"betas": [0.9, 0.99],
"weight_decay": 1e-5
}
}
}
# 初始化 DeepSpeed 引擎
model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
model=model,
model_parameters=model.parameters(),
config_params=config
)
# 训练循环
for step, (input, target) in enumerate(data_loader):
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
model.backward(loss)
model.step()DeepSpeed 的 Lion 优化器使用了 CUDA kernel 优化，可以获得更高的训练速度和更低的显存占用。
8. 未来发展方向
Lion 优化器是一个很有潜力的优化器，未来的发展方向可能包括：
- 更完善的理论分析: 需要对 Lion 优化器进行更深入的理论分析，例如收敛性分析、泛化性能分析等。
- 自适应学习率调整: 可以研究自适应学习率调整的 Lion 优化器，例如将 AdaGrad、RMSProp 等方法与 Lion 优化器结合。
- 与其他技术的结合: 可以将 Lion 优化器与其他技术结合，例如混合精度训练、梯度累积等，进一步提升性能。
- 更广泛的应用: 需要在更多的任务和数据集上验证 Lion 优化器的性能，探索其适用范围。
9. 总结：高效，快速，易用
Lion 优化器通过使用符号动量，在降低显存占用和加速收敛方面具有显著优势。虽然还需要进一步的理论分析和实践验证，但它无疑为深度学习优化器提供了一个新的方向，未来可期。