估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
在大模型训练时，如何管理权重、避免数值爆炸与丢失？Thinking Machines Lab 的新研究「模块流形」提出了一种新范式，它将传统「救火式」的数值修正，转变为「预防式」的约束优化，为更好地训练大模型提供了全新思路。
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斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW凭「稳定」胜出
随着模型规模迅速扩大，预训练已成为计算密集型任务的典型代表，在大模型研发中往往是最主要的计算开销。在这种背景下，优化器的设计直接关系到收敛速度与计算成本。
震撼实锤！清华姚班校友揭1.4×加速陷阱：AI优化器为何名不符实？
为了降低大模型预训练成本，最近两年，出现了很多新的优化器，声称能相比较AdamW，将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究，指出不仅新优化器的加速低于宣称值，而且会随模型规模的增大而减弱，该研究证实了严格基准评测的必要性。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为了降低大模型预训练成本，最近两年，出现了很多新的优化器，声称能相比较AdamW，将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究，指出不仅新优化器的加速低于宣称值，而且会随模型规模的增大而减弱，该研究证实了严格基准评测的必要性。