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OrScale
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- 2026-05-08 research_milestone A new paper introduces OrScale, an optimization technique for neural network training. 来源
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OrScale优化方法增强神经网络训练
研究人员推出了一种新颖的优化方法OrScale，旨在改进大型神经网络的训练。OrScale通过将信任比率原则适配到正交化设置中，来解决更新的方向和幅度问题。该方法旨在提供动态的、每层的标量调整，确保优化收益有效地分配到不同的架构组件中。在从1.25亿到160亿参数的模型上进行的实验表明，OrScale在无需额外超参数调优的情况下，可以媲美甚至超越Muon等现有方法。
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OrScale优化方法改进神经网络训练
研究人员推出了一种名为OrScale的新型优化技术，旨在增强神经网络训练。OrScale在Muon方法的基础上，通过引入层级信任比率缩放来衡量实际应用参数空间方向的Frobenius范数。这一新论文中详细介绍的方法旨在改进现有的Muon和AdamW等方法，尤其适用于语言模型。