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NeurIPS 2026研讨会接收LLM优化器切换成本研究

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AI 综述

研究人员Xinyu Zhao等人发现，Llama-3模型从AdamW切换至Muon优化器几乎无显著性能惩罚，且增加Muon比例通常能提升SFT后的下游性能。该结论基于1.2B Llama-3模型的从头预训练，以及Llama和Qwen系列最大14B模型的持续预训练与SFT实验，结果显示后训练优化器选择可独立于预训练。 这项题为《跨越 LLM 训练阶段切换优化器的短暂成本》的研究，为优化器跨阶段迁移提供了系统性实证依据，并被NeurIPS 2026“从预训练到后训练过渡”研讨会正式接收。

AI 根据报道生成 · 6 小时前更新

最新进展10月19日 12:00
跨越 LLM 训练阶段切换优化器的短暂成本

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月19日
  1. arXiv · ML
    跨越 LLM 训练阶段切换优化器的短暂成本

    研究发现 Llama-3 模型从 AdamW 切换至 Muon 优化器几乎无显著性能惩罚，且 Muon 比例增加通常提升 SFT 后的下游性能。 该结论基于 1.2B 模型预训练及 14B 规模 Llama 和 Qwen 模型的持续预训练与 SFT 实验，结果显示后训练优化器选择可独立于预训练优化器。 该研究已被 NeurIPS 2026 研讨会接收，为优化器跨阶段迁移提供了系统性实证依据。

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