Alada：用于内存高效矩阵优化的动量方法的交替自适应

本文介绍了Alada，一种新的矩阵优化方法，重点关注内存效率。标题表明使用动量方法的交替自适应是一种技术方法。来源是ArXiv，表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了该算法、其性能以及与现有方法的比较。对内存效率的关注在大型语言模型 (LLM) 和其他计算密集型任务的背景下尤其重要。

• •专注于内存高效的矩阵优化。
• •采用动量方法的交替自适应。
• •与大型语言模型 (LLM) 和计算密集型任务相关。