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English(EN) Nonsmooth Optimization via Orthogonalized Momentum

新的优化方法MAGD在LLM预训练方面展现出潜力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员发现Muon优化方法存在局限性，该方法专为机器学习中的矩阵值参数设计。虽然Muon对动量矩阵进行正交化，但即使采用自适应步长，它也可能无法收敛到凸Lipschitz目标的全局最优值。该研究提出了MAGD，一种结合了正交动量和梯度加权的替代方法，在包括LLM预训练在内的实验中提供了改进的收敛速度和实际性能。 AI

影响 引入了一种更可靠的优化方法，可以提高大型语言模型的训练效率。

排序理由 学术论文，介绍了一种具有理论分析和实验结果的新优化方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Lexiao Lai, Tianyi Lin, Jiayu Zhang ·

    非光滑优化通过正交动量实现

    arXiv:2609.13677v1 Announce Type: cross Abstract: Modern real application problems involve matrix-valued parameters, yet conventional optimizers treat them as vectors, thereby motivating matrix-aware methods that exploit input-output geometry, such as Muon which orthogonalizes th…

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