训练稳定性

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的强化学习（RL）训练已成为提升模型复杂推理与问题解决能力的关键技术路径。然而，当前主流RL方法普遍面临一个根本性矛盾：奖励信号通常基于完整生成序列（序列级）进行评估，而优化过程却在单个token级别进行。这种“奖励-优化”层级的不匹配不仅引发了理论上的健全性质疑，更在实际训练中导致稳定性问题，特别是在混合专家（MoE）等…

在大模型训练领域，优化器的选择直接决定了模型能否高效、稳定地收敛。随着参数规模突破十亿甚至千亿级别，传统优化器在数值稳定性与训练效率之间的权衡变得日益尖锐。华为诺亚方舟实验室最新发布的ROOT（Robust Orthogonalized Optimizer）优化器，正是针对这一核心矛盾提出的系统性解决方案。 要深入理解ROOT的价值，必须首先回顾大模型优化器…