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本文介绍了MuCon,一种用于大语言模型训练的裁剪Muon优化器,它应用奇异值裁剪而非完全极化,保留较小的奇异值而仅裁剪最大的奇异值。它探索了避免全SVD的近似方法,包括极坐标/绝对值公式和有理牛顿滤波器,并指出了阈值附近的数值挑战。