研究：最优优化器随批量大小变化，Muon 缩放规则难通用
热点事件持续更新
研究：最优优化器随批量大小变化，Muon 缩放规则难通用
1 篇报道1 个报道来源3 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
一项研究指出，语言模型预训练的最优优化器会随 batch size 变化，即使经过大量超参数调优，最佳选择仍会改变。研究还称，Muon 没有一套有原则的缩放规则能在不同训练设置下保持一致。 作者为 Xingyu Dang、Kaiyue Wen、Sadhika Malladi，论文发布在 arXiv 的 cs.LG 分类。研究据此对现有优化器的开发与评测方式提出质疑。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月8日 12:00
研究：最佳优化器取决于 batch size，Muon 缩放规则难以通用报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LG研究：最佳优化器取决于 batch size，Muon 缩放规则难以通用
一项研究指出，最佳优化器会随 batch size 变化，即使经过大量超参数调优，语言模型预训练的最优优化器仍会改变。研究还发现，Muon 没有一套原则性缩放规则能在不同训练设置下保持一致，这挑战了现有优化器开发与评测方式。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。