Copertina

DASH: Faster Shampoo via Batched Block Preconditioning and Efficient Inverse-Root Solvers

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Modoranu, Ionut-Vlad, Zmushko, Philip, Schultheis, Erik, Safaryan, Mher, Alistarh, Dan
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

MatryoshkaLoRA: Learning Accurate Hierarchical Low-Rank Representations for LLM Fine-Tuning
di: Modoranu, Ionut-Vlad, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Iterative Optimal Brain Surgeon: Faster Sparse Recovery by Leveraging Second-Order Information
di: Wu, Diyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)

LDAdam: Adaptive Optimization from Low-Dimensional Gradient Statistics
di: Robert, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)

FFT-based Dynamic Subspace Selection for Low-Rank Adaptive Optimization of Large Language Models
di: Modoranu, Ionut-Vlad, et al.
Pubblicazione: (2025)

Unified Scaling Laws for Compressed Representations
di: Panferov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2025)

MicroAdam: Accurate Adaptive Optimization with Low Space Overhead and Provable Convergence
di: Modoranu, Ionut-Vlad, et al.
Pubblicazione: (2024)

LoRDO: Distributed Low-Rank Optimization with Infrequent Communication
di: Jovanović, Andrej, et al.
Pubblicazione: (2026)

Towards Robust Scaling Laws for Optimizers
di: Volkova, Alexandra, et al.
Pubblicazione: (2026)

Error Feedback Can Accurately Compress Preconditioners
di: Modoranu, Ionut-Vlad, et al.
Pubblicazione: (2023)

LLMQ: Efficient Lower-Precision Pretraining for Consumer GPUs
di: Schultheis, Erik, et al.
Pubblicazione: (2025)

CAGE: Curvature-Aware Gradient Estimation For Accurate Quantization-Aware Training
di: Tabesh, Soroush, et al.
Pubblicazione: (2025)

Quartet II: Accurate LLM Pre-Training in NVFP4 by Improved Unbiased Gradient Estimation
di: Panferov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2026)

Optimizers Qualitatively Alter Solutions And We Should Leverage This
di: Pascanu, Razvan, et al.
Pubblicazione: (2025)

GradSkip: Communication-Accelerated Local Gradient Methods with Better Computational Complexity
di: Maranjyan, Artavazd, et al.
Pubblicazione: (2022)

Grid Games: The Power of Multiple Grids for Quantizing Large Language Models
di: Egiazarian, Vage, et al.
Pubblicazione: (2026)

On Biased Compression for Distributed Learning
di: Beznosikov, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2020)

FRUGAL: Memory-Efficient Optimization by Reducing State Overhead for Scalable Training
di: Zmushko, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)

Model Compression with Exact Budget Constraints via Riemannian Manifolds
di: Helcig, Michael, et al.
Pubblicazione: (2026)

Hogwild! Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention
di: Rodionov, Gleb, et al.
Pubblicazione: (2025)

Hybrid Decentralized Optimization: Leveraging Both First- and Zeroth-Order Optimizers for Faster Convergence
di: Ansaripour, Matin, et al.
Pubblicazione: (2022)

MatGPTQ: Accurate and Efficient Post-Training Matryoshka Quantization
di: Kleinegger, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2026)

Convergence Rate Analysis of the AdamW-Style Shampoo: Unifying One-Sided and Two-Sided Preconditioning
di: Li, Huan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Behemoth: Benchmarking Unlearning in LLMs Using Fully Synthetic Data
di: Iofinova, Eugenia, et al.
Pubblicazione: (2026)

Efficient Data Selection at Scale via Influence Distillation
di: Nikdan, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Purifying Shampoo: Investigating Shampoo's Heuristics by Decomposing its Preconditioner
di: Eschenhagen, Runa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Communication-Efficient Federated Learning With Data and Client Heterogeneity
di: Zakerinia, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2022)

RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation
di: Nikdan, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2024)

4-bit Shampoo for Memory-Efficient Network Training
di: Wang, Sike, et al.
Pubblicazione: (2024)

Label Privacy in Split Learning for Large Models with Parameter-Efficient Training
di: Zmushko, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)

SGD for Variational Inference: Tackling Unbounded Variance via Preconditioning and Dynamic Batching
di: Labarrière, Hippolyte, et al.
Pubblicazione: (2026)

Apertus LLM Family Expansion via Distillation and Quantization
di: Panferov, Andrei, et al.
Pubblicazione: (2026)

Understanding and Improving Shampoo and SOAP via Kullback-Leibler Minimization
di: Lin, Wu, et al.
Pubblicazione: (2025)

EvoPress: Accurate Dynamic Model Compression via Evolutionary Search
di: Sieberling, Oliver, et al.
Pubblicazione: (2024)

Statistically-Lossless Quantization of Large Language Models
di: Helcig, Michael, et al.
Pubblicazione: (2026)

Powerset Convolutional Neural Networks
di: Wendler, Chris, et al.
Pubblicazione: (2019)

Solving Dense Linear Systems Faster Than via Preconditioning
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2023)

IBCB: Efficient Inverse Batched Contextual Bandit for Behavioral Evolution History
di: Xu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)

Faster Stochastic Optimization with Arbitrary Delays via Asynchronous Mini-Batching
di: Attia, Amit, et al.
Pubblicazione: (2024)

SAPPHIRE: Preconditioned Stochastic Variance Reduction for Faster Large-Scale Statistical Learning
di: Sun, Jingruo, et al.
Pubblicazione: (2025)

Faster Sampling from Log-Concave Densities over Polytopes via Efficient Linear Solvers
di: Mangoubi, Oren, et al.
Pubblicazione: (2024)