TUON提出用于大模型预训练的张量优化器
热点事件持续更新
TUON提出用于大模型预训练的张量优化器
1 篇报道1 个报道来源9 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
Anda Tang、Xuanlin Yang、Junjie Wang和Zhouchen Lin提出张量感知优化器TUON；在GPT-124M、GPT-350M及Qwen-0.6B、Qwen-4B实验中，TUON持续优于Muon和TEON。 TUON基于Tensor-SVD派生的变换张量代数处理跨层相关性：先用酉变换混合层，再对变换后的切片进行极化；该方法可扩展到更多层及QKV以外的模块。
AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新
最新进展10月28日 12:00
TUON：利用 Tensor-SVD 与极化技术的张量感知优化器，用于大型语言模型预训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningTUON：利用 Tensor-SVD 与极化技术的张量感知优化器，用于大型语言模型预训练
TUON是一种面向大型语言模型预训练的张量感知优化器，利用基于Tensor-SVD的变换张量代数处理跨层相关性。它先通过酉变换混合层，再对变换后的切片进行极化，可扩展到更多层及QKV之外的模块。在GPT-124M/350M和Qwen-0.6B/4B上，TUON均持续优于Muon和TEON。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。