arXiv · 24.06.2026 ·Машинное обучение

Tensorion: новый метод оптимизации с учетом тензорной структуры весов

Исследователи представили Tensorion — метод оптимизации, расширяющий возможности алгоритма Muon для обучения нейронных сетей. В отличие от стандартных оптимизаторов вроде Adam, которые воспринимают параметры как плоские векторы, Tensorion учитывает многолинейную структуру весовых матриц. Это позволяет эффективнее использовать геометрию пространства параметров, ускоряя сходимость и повышая качество обучения современных архитектур.

Традиционные методы оптимизации первого порядка часто игнорируют внутреннюю структуру тензоров, что ограничивает их эффективность при работе с крупными моделями. Алгоритм Muon ранее показал, что использование спектральной нормы и матричных ограничений дает значительное преимущество в динамике обучения. Tensorion развивает этот подход, предлагая более гибкую математическую базу для работы с тензорными данными.

Внедрение подобных методов позволяет сократить вычислительные затраты при обучении больших языковых моделей и других архитектур, чувствительных к структуре весов. Учет тензорной природы данных помогает оптимизатору точнее корректировать градиенты, что особенно критично для глубоких сетей с большим количеством слоев и специфической матричной организацией параметров.

Ключевые факты

Tensorion является обобщением оптимизатора Muon, адаптированным для работы с тензорными структурами.
Метод преодолевает ограничение стандартных оптимизаторов, которые рассматривают параметры как неструктурированные векторы.
Алгоритм использует принципы градиентного спуска с учетом ограничений спектральной нормы для улучшения динамики весов.
Разработка направлена на повышение эффективности обучения современных моделей машинного обучения с многолинейной структурой весовых матриц.

Источник: arXiv

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

arXiv · Машинное обучение Новый взгляд на оптимизатор Muown для обучения трансформеров Исследователи проанализировали математические принципы работы оптимизатора Muown, который активно применяется для предварительного обучения трансформеров. Этот метод разделяет весовые матрицы на два компонента: амплитуды строк и ненормализованное направление. Для обновления амплитуд используется алгоритм Adam, а для направления — оптимизатор Muon. Такая архитектура позволяет эффективно управлять процессом обучения, обеспечивая высокую стабильность и скорость сходимости моделей. arXiv · Машинное обучение Новый метод обучения нейросетей через разделение амплитуды и направления весов Исследователи предложили метод оптимизации нейронных сетей, разделяющий весовые матрицы на два независимых компонента: амплитуду и направление. Традиционные оптимизаторы, такие как Adam или Muon, обрабатывают веса как единое целое, что ограничивает гибкость обучения. Новый подход позволяет динамически управлять этими параметрами, повышая эффективность сходимости и стабильность процесса обучения глубоких архитектур в различных задачах машинного обучения. Lobsters · Инфраструктура для агентов Event Tensor: новый подход к компиляции динамических мегакернелов Исследователи представили концепцию Event Tensor — унифицированную абстракцию, предназначенную для оптимизации выполнения динамических вычислительных графов в современных нейронных сетях. Метод позволяет эффективно компилировать так называемые «мегакернелы», объединяя множество мелких операций в единые блоки для исполнения на GPU. Это решает проблему высоких накладных расходов при запуске большого количества атомарных операций, характерных для современных архитектур с динамическим поведением. Hacker News · Инференс и железо Tensordyne оптимизирует вычисления для ИИ с помощью логарифмических операций Стартап Tensordyne представил подход к оптимизации вычислительных процессов для нейросетей, основанный на использовании логарифмической арифметики вместо стандартных операций с плавающей запятой. Традиционные вычисления, используемые в современных графических процессорах, требуют значительных затрат энергии и ресурсов при выполнении операций умножения, которые составляют основу работы трансформеров. Hacker News · Данные и инжиниринг TensorTree: новый подход к организации векторных баз данных В экосистеме инструментов для работы с векторными данными появился проект TensorTree, предлагающий альтернативный метод индексации и поиска. В отличие от традиционных подходов, основанных на графах или плоских списках, данная реализация фокусируется на оптимизации структуры хранения для повышения скорости выполнения запросов при работе с высокоразмерными эмбеддингами. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Квантование моделей для ускоренного инференса на NVIDIA TensorRT NVIDIA представила новый подход к квантованию моделей, позволяющий превращать FP8-чекпоинты в высокопроизводительные инференс-движки с использованием TensorRT. Этот метод оптимизирует модели для работы на графических процессорах, что особенно важно для разработчиков ИИ-агентов, где скорость и эффективность вычислений играют ключевую роль. NVIDIA Technical Blog · Модели и релизы Как NVIDIA ускорила обучение MoE-моделей на 30% NVIDIA представила новые методы оптимизации обучения Mixture-of-Experts (MoE) моделей, которые стали ключевым компонентом современных ИИ-систем. Исследователи компании разработали продвинутые ядра слияния (fusion kernels), которые позволяют значительно ускорить процесс обучения. NVIDIA Technical Blog · Машинное обучение Как оптимизировать трансформеры для обучения с низкой точностью Трансформеры лежат в основе многих современных языковых и генеративных моделей. С ростом их размера увеличивается и потребление вычислительных ресурсов, особенно GPU. NVIDIA предложила методы оптимизации для обучения моделей с низкой точностью, что позволяет снизить нагрузку на оборудование. Hacker News · Машинное обучение Новый подход к законам масштабирования может изменить обучение ИИ-моделей Исследователи из Стэнфордского университета предложили новый подход к законам масштабирования, который может существенно повлиять на процесс обучения искусственных нейронных сетей. Традиционные законы масштабирования описывают, как увеличение размера модели и объёма данных влияет на её производительность. Однако новый метод позволяет более точно предсказывать, как изменения в архитектуре модели и данных повлияют на её точность и эффективность. Hacker News · Инфраструктура для агентов Deltatensors: новый способ хранения дообученных весов моделей через сжатые дельты Библиотека Deltatensors предлагает оптимизированный подход к хранению и распространению дообученных весов нейросетей. Вместо сохранения полных копий модели, инструмент вычисляет и сжимает разницу (дельты) между базовыми весами и весами после fine-tuning. Это позволяет значительно сократить объем дискового пространства, необходимого для версионирования и обмена специализированными моделями в агентных системах и пайплайнах разработки.

← Все материалы