论文揭示正交约束未能在球面优化外提升LLM预训练
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2026年11月,一项发布于arXiv的机器学习研究探讨了正交约束对语言模型预训练的实际效果。该研究基于360M至3.1B参数的大语言模型及近200B tokens训练展开,在测试的14种变体中发现,每行单位球面优化性能已优于调优后的Muon,进一步引入行间正交约束并不能带来额外增益,在大分块设置下效果反而更差。研究还指出,此前5项研究报告的相关性能提升,实际上是由数值精度或行范数控制等其他因素导致,而非行间正交约束本身的作用。
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- arXiv 机器学习正交约束能否在球面优化之外提升语言模型训练?
一项基于 360M 至 3.1B 参数 LLM 及近 200B tokens 训练的研究表明,行间正交约束在球面优化之外无法提升预训练性能。在测试的 14 种变体中,每行单位球面优化已优于调优后的 Muon,进一步引入行正交不仅无额外增益且大分块更差;既往 5 项研究报告的提升实由数值精度或行范数控制等因素导致。
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