12:09arXiv cs.AI@Yishun Lu, Wes Armour精选多模态自回归模型在图像生成和文本理解联合训练时,存在模态竞争导致优化不稳定、大batch训练受限的问题。研究发现AdamW等一阶优化器对跨模态梯度异质性敏感,而二阶预条件方法(如SOAP)能提供更稳定的对齐基础。作者提出ML-FOP-SOAP框架,通过Fisher正交投影抑制方差引起的模态冲突,并引入分层折叠策略降低计算开销。在Janus和Emu3模型上,该方法在batch size 8192下训练稳定,样本效率提升1.4倍,训练速度提升1.5倍。论文多模态模型优化器二阶优化模态竞争大规模训练推荐理由:多模态模型训练中模态竞争是常见痛点,做多模态预训练或大batch训练的团队可以直接参考这个二阶优化方案,能显著提升训练效率和稳定性。原文