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Xiaojun Wu

Ph.D. Candidate, HKUST(GZ)
Affiliate LLM Researcher, IDEA Research
wuxiaojun@idea.edu.cn & wuxiaojun@pku.edu.cn & xwu647@connect.hkust-gz.edu.cn


Column

最优化

从优化视角理解梯度下降、Adam、AdamW、Muon 与大模型训练中的一次更新。

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最优化(二):从收益-风险约束看 Adam 和 Muon,优化器如何选择一次更新?

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上一篇我们从梯度、曲率和参数尺度出发,梳理了 SGD、Adam、AdamW 与 Muon。这一篇换一个视角:金融里的收益与风险。Adam 的更新大致是: 表示平滑后的梯度方向, 表示历史梯度的均方根尺度。形式上,它很像“信号除以波动尺度”,因此容易让人联想到 Sharpe ratio。但这个类比一旦继续追问“哪个参数是资产、哪几个方向组成投资组合”,就...

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最优化(一):从梯度下降到 Adam、AdamW、Muon,优化器到底在优化什么?

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训练神经网络的时候,我们常说“换个优化器试试”。SGD 不行换 AdamW,AdamW 不稳调学习率,最近又有人把 MLP 和 Attention 的矩阵权重交给 Muon。但优化器到底在做什么?最直观的答案是:每一步都要回答一个问题。 现在参数在这里,loss 在这里,我应该往哪个方向走、走多远,才更可能让 loss 下降?这篇先不急着提出新优化器。...

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