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  1. TOOL · CL_204065 ·

    新的sMuon方法增强了神经网络的低秩微调

    研究人员开发了一种名为sMuon的新方法,以改进神经网络的参数高效微调(PEFT)。该技术通过在低秩设置中近似Muon目标,解决了Muon优化器与常见的LoRA PEFT方法之间的不兼容问题。该实现仅使用矩阵乘法运算,并在监督微调和ReLoRA预训练实验中显示出有利的结果,提供了适度的性能改进。