研究人员重新评估了 Muon 优化器，这是一种专为大规模深度学习设计的算法，在训练大型语言模型方面表现出优于 Adam 和 AdamW 的潜力。通过将 Muon 的性能隔离在更简单的低秩矩阵分解任务上，研究发现 Muon 的表现并不始终优于 AdamW。研究结果表明，Muon 的一些报告优势可能与现代深度网络的规模和复杂性有关，而不是其核心更新规则，这提倡在受控问题上对优化器进行更细致的评估。 AI
影响 这项研究表明，像 Muon 这样的先进优化器的有效性可能比之前认为的更依赖于特定的网络架构和数据集，这可能会影响未来的优化器开发和评估方法。
排序理由 该集群包含一篇分析 AI 优化器性能的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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