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English(EN) Muon Meets Mamba: Spectral Optimization for State Space Models

Muon 优化器在 Mamba-2 130M 上显示出代币效率提升

一篇新的研究论文探讨了 Muon 优化器的有效性,该优化器使用牛顿-舒尔茨迭代法在谱范数下进行最速下降,应用于状态空间模型。该研究将 Muon 与 AdamWMamba-2 130M 模型上进行了比较,发现仅将 Muon 应用于输出投影就能带来最显著的代币效率提升。这种优势在不同的语料库和训练时长中都得到了观察,并且不能用输入投影的条件改进来解释。 AI

影响 这项研究表明状态空间模型的训练效率有潜在的改进空间,这可能会影响未来的模型开发和优化策略。

排序理由 该集群包含一篇研究论文,详细介绍了优化器在特定模型架构上的性能实验结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Muon 优化器在 Mamba-2 130M 上显示出代币效率提升

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Arslan Battalov, Karim Kramin, Alexander Markotenko, Sofia Sinitsina ·

    Muon Meets Mamba: Spectral Optimization for State Space Models

    arXiv:2608.03941v1 Announce Type: new Abstract: Muon is a recent optimizer that orthogonalizes the update to each weight matrix with a Newton-Schulz iteration, which performs steepest descent under the spectral norm. Almost all the evidence for it comes from Transformer models, a…