研究实证正交约束对LLM预训练无增益，仅球面优化有效
原文标题：Do Orthogonality Constraints Help Language-Model Training Beyond Sphere Optimization?
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论文在360M至3.1B参数、近200B令牌的预训练中系统检验14种正交训练变体，发现块大小d>1均不能稳定优于d=1，而d=1即退化为球面优化，本身已优于调优的Muon。作者复查五项此前报告正交增益的方法，认为增益来自数值精度、训练时长、优化器实现或逐行范数控制。
- 问题
- 正交约束在LLM预训练中是否有效，此前结论多来自微调。
- 方法
- 在360M-3.1B参数、近200B令牌上系统对比14种正交变体，并复查五项旧方法。
- 结果
- 块大小d>1均不稳定优于d=1；d=1即球面优化，已优于调优Muon。
- 影响
- 工程师可省去正交约束调参，直接采用球面优化或Muon，避免被微调结论误导。
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