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研究揭示大模型训练最佳优化器取决于批次大小
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AI 综述
2026年10月8日，arXiv发表的最新研究指出，大语言模型预训练中的最佳优化器选择会随批次大小（Batch Size）的改变而发生变化。研究提到，当前自适应优化器通常仅在单一 Batch Size 下进行基准测试；实验表明，针对 Muon 优化器并不存在能跨训练设置一致生效的超参数缩放法则，即使经过广泛调优，在不同 Batch Size 下的最优优化器依然不同。
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最新进展10月8日 12:00
最新研究指出大模型最佳优化器随批次大小而变，Muon无通用缩放法则。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv 机器学习最佳优化器取决于 Batch Size
最新研究表明，大语言模型预训练中的最佳优化器选择会随 Batch Size 的改变而发生变化。研究指出，目前自适应优化器通常仅在单一 Batch Size 下进行基准测试，但实验表明针对 Muon 优化器并不存在能跨训练设置一致生效的超参数缩放法则，即使经过广泛调优，不同 Batch Size 下的最优优化器依然不同。
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