斯坦福研究：优化器性能对比显示AdamW仍为预训练的首选
（图片来自网络）
斯坦福大学团队针对机器学习优化器展开系统研究，对比多种优化器在大模型预训练中的表现后显示，AdamW依然在预训练场景下保持稳健首选地位，而矩阵型优化器在特定数据–模型比例下展现出明显优势。研究通过严谨的实验设计，剖析了优化器选择的影响因素与性能差异。
研究指出，Adam及其改进版AdamW长期占据开放权重语言模型预训练的主导地位，在海量数据下能保持稳定并实现较快收敛。随着模型规模扩大，预训练成为计算密集型任务，优化器设计对收敛速度与计算成本至关重要。斯坦福团队对比了十一种主流优化器，在多种模型与数据比例下进行超参数调优与性能评估。
研究发现存在两个关键问题：一是超参数调优不公平，基线模型调优不足，固定超参数无法保证比较公平；二是测试规模不足，小模型或有限数据比例下的测试结果不可靠。此外，短期评估也具有误导性，不同优化器在训练后期性能可能逆转。
研究表明，“矩阵型预条件子”的优化器（如Muon、Soap、Kron等）相比传统标量缩放优化器，在特定场景下性能领先。所有速度最快的优化器都采用了矩阵方法，且独立调优至关重要，不同优化器最优超参数差异大。研究通过三阶段实验（全面参数扫描、敏感超参数识别、案例研究）验证结论，发现基于矩阵的优化器加速效果在部分场景下可达30–40%，但实际加速比普遍未超过1.4倍，AdamW依然是最稳健的预训练选择。
论文详细展示了研究设计，包括使用四种Transformer模型（参数130M到1.2B）、混合数据集与超参数调优流程，为优化器性能评估提供了严谨方法。
（声明：该内容经AI精编）
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