В мире машинного обучения выбор оптимизатора часто играет решающую роль в успехе обучения моделей. На протяжении последних десяти лет Adam удерживал доминирующую позицию благодаря своей эффективности и надежности. Однако с ростом требований к компьютерным ресурсам и стремлением улучшить процесс обучения активизировались разработки альтернативных методов оптимизации. Одним из наиболее перспективных претендентов является оптимизатор Muon. Его популярность обусловлена удачным сочетанием простоты реализации и достойных показателей производительности.
Несмотря на это, до недавнего времени остаются вопросы относительно того, насколько реально Muon превосходит широко используемый AdamW в различных сценариях обучения, в частности, в контексте так называемого феномена гроккинга. Гроккинг — это уникальное явление в обучении нейронных сетей, когда модель достигает почти идеального результата на тренировочных данных достаточно рано, но при этом долгое время показывает низкую производительность на тестовой выборке. Лишь спустя значительный промежуток времени, часто связанный с фазой переобучения, происходит внезапное и устойчивое улучшение качества обобщения. Такое поведение свидетельствует о сложных динамиках внутри процесса обучения, связанных с генерализацией и изучением структуры данных. Интерес к гроккингу возрос после публикаций, в которых утверждалось, что оптимизатор Muon способен ускорять этот процесс по сравнению с AdamW.
Теоретически это представляло собой значительный прорыв, способный повлиять на подходы к обучению моделей, особенно в задачах с ограниченными вычислительными ресурсами. Однако новые эмпирические исследования показывают, что ситуация сложнее и требует более тонкого анализа. В ходе последних экспериментов, проведенных на основе набора данных с модульным делением по основанию 97, исследователи стремились определить, действительно ли Muon обладает преимуществом в эффективности обучения и как разные параметры влияют на результаты. Центральными вопросами были: насколько Muon более эффективен по сравнению с AdamW по токенной эффективности, как влияние имеют различные параметры ранга градиентных обновлений, и какую роль играет размер батча и размер эмбеддинга. Результаты оказались весьма интересными и в какой-то мере противоречивыми.
Во-первых, подтвердилось, что увеличение размера эмбеддинга приводит к ускорению процесса гроккинга. Вероятно, высокая размерность пространства представлений помогает модели лучше улавливать структуру задачи и формировать более информативные внутренние представления. Во-вторых, обстоятельно установлено, что увеличение размера батча замедляет гроккинг. Вероятно, крупные батчи способствуют более сглаженным и менее вариативным обновлениям весов, что в итоге препятствует быстрому выходу модели из локальных минимумов, связанных с переобучением. Что касается сравнения оптимизаторов, то здесь ситуация оказалась сложнее.
Muon действительно в отдельных настройках демонстрировал ускоренный гроккинг по сравнению с AdamW, что соответствует предыдущим гипотезам. Однако при расширении диапазона исследуемых гиперпараметров и размеров моделей такая перевага нивелировалась. В некоторых случаях AdamW показывал равные или даже лучшие результаты, что говорит о высоком уровне взаимодействия между архитектурой модели, параметрами обучения и выбором оптимизатора. Важно отметить, что такие проявления сильно зависят от внутренних характеристик обновлений градиентов. В работе рассматривались версии оптимизаторов с разным рангом аппроксимации обновлений, вычисляемых с использованием сингулярного разложения.
Это позволяло понять степень влияния численной точности и сложности обновлений на динамику обучения. Однако и здесь не было найдено универсального рецепта, поскольку каждая конфигурация начинала проявлять свои преимущества или недостатки в зависимости от контекста. Подобные результаты ставят важный вопрос о возможности использовать гроккинг как надежный тест для оценки производительности оптимизаторов. Очевидно, что гроккинг — сложный и многофакторный феномен, который подвержен влиянию множества переменных, не ограничиваясь только алгоритмом оптимизации. Размер батча, эмбеддинга, структура данных и даже детали реализации модели оказывают существенное воздействие на наблюдаемое поведение.
Эти наблюдения подчеркивают общую тенденцию в развитии области машинного обучения: универсальных решений не существует, и каждое улучшение требует комплексного подхода и учета многих аспектов одновременно. Сообщество исследователей, разрабатывающее новые оптимизаторы и методы обучения, должно обращать внимание не только на отдельные метрики и сценарии, но и на более широкое тестирование в разнообразных условиях. Экспериментальный анализ использования Muon в сравнении с AdamW выявляет главный урок: выбор оптимизатора и гиперпараметров должен быть адаптирован к конкретной задаче и вычислительным ресурсам. Несмотря на то, что Muon предлагает интересные концепции обновления и потенциально экономит вычислительное время на предобучении, его преимущества проявляются не всегда и в полной мере зависят от других факторов. Таким образом, исследования в области оптимизации нейросетей продолжаются, и фокус смещается на понимание взаимодействий между параметрами обучения, особенностями моделей и спецификой данных.
Работа, изучающая гроккинг с использованием различных оптимизаторов, помогает лучше разобраться в тонкостях процесса генерализации и поставить новые задачи для развития более адаптивных и эффективных методов обучения. Итогом можно считать признание, что несмотря на привлекательность новых алгоритмов, таких как Muon, и отдельных успешных кейсов их применения, универсальный лучший выбор в задачах гроккинга отсутствует. Важна системная оценка эффективности и целенаправленный подбор параметров под конкретные сценарии, что позволит максимизировать пользу от современных достижений в оптимизации нейронных сетей. Дальнейшие исследования в этом направлении внесут вклад в повышение качества моделей и расширение возможностей их практического применения.
