清华姚班校友深度剖析 AI优化器 1.4×加速 技术圈震动！ 实为性能陷阱 (清华姚班校友创业)
近期斯坦福大学的一项研究对大模型预训练优化器的性能宣称提出了重要质疑，揭示了当前优化器评估中存在的系统性方法缺陷，并强调了严格基准测试的必要性。该研究以“Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them”为题，对近年来声称可显著加速预训练的多种新优化器进行了系统性重评估，指出其实际性能往往低于预期，尤其在模型规模扩展时加速效果明显减弱。
研究首先指出，当前多数新优化器的性能对比存在两个关键方法学问题：一是基线优化器AdamW的超参数调优不足，导致对比有失公允；二是实验多局限于小规模模型，缺乏在更大参数规模和多样化数据-模型比下的验证。为纠正这一问题，研究团队在四种不同的Chinchilla缩放比例（1×、2×、4×、8×）下，将模型规模扩展至1.2B参数，对包括Muon、Soap、Lion、Mars等在内的11种优化器进行了全面基准测试。
结果显示，新优化器所宣称的1.4×至2×加速在实际中难以复现。经仔细超参数调优后，这些优化器相对于AdamW的加速比普遍不超过1.4×，且加速效果随模型规模增大而显著衰减。例如，Muon和Soap等优化器在0.1B参数模型上可实现约1.3×加速，但在1.2B参数且数据-模型比为8×的设置下，加速比降至仅约1.1×。研究还指出，仅依赖训练中途的损失曲线评估优化器性能具有误导性，因不同优化器在学习率衰减阶段的损失曲线可能出现多次交叉，导致排名与最终性能不一致。
该研究进一步提出三个关于优化器设计的重要见解：其一，基于矩阵的优化器（如Shampoo、Kron等）在小参数模型中表现显著优于基于标量的优化器（如AdamW、Lion等），在520M参数以下模型中平均带来约1.3×加速；其二，优化器的性能优劣高度依赖于“数据-模型比”，在某一缩放比例下的最优选择（如Muon在1× Chinchilla比例下表现最佳）可能在更高比例（如8×）时被Kron或Soap反超；其三，超参数调优策略对公平比较至关重要，需避免跨优化器的超参数迁移，并应在不同训练预算和终止条件下进行多次评估。
该研究不仅对当前优化器领域的夸张宣称提出了实证性质疑，也为其未来评估设立了更严谨的基准框架。其核心贡献在于指出，必须在不同模型规模、多种数据-模型比例和完整训练周期下进行细粒度超参数优化与终局评估，否则所谓的“加速”可能只是方法缺陷所带来的假象。这一工作为大模型预训练的高效优化器选择与评测提供了宝贵的方法论基础。
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