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Kakao 在 COLM 2026 上发布以约 1% 总训练成本预测 MoE 预训练最佳学习率的方法（报道）

发布 2026年10月8日

已核实（事实）

Kakao 于 8 日表示，已在语言建模国际会议 COLM 2026 的主会议和分词研讨会“TokShop”上发表研究成果。主会议论文提出了一种方法论，能以约占总训练成本 1% 的代价，预测大规模 MoE（Mixture-of-Experts，混合专家）模型预训练所用的最佳学习率。研讨会上则发表了在缩小模型规模的同时提升性能的轻量化技术。

待核实（说法）

Kakao 表示，由于关于 MoE 模型学习率的公开研究不足，寻找最佳值的成本很高，而这一方法可以降低该成本。

意义（解读）

这是一种可大幅降低 MoE 预训练中最昂贵的超参数搜索成本的方法，直接关系到韩国企业自主训练大模型的成本效率。

可信度中 · 待补官方来源

来源

媒体 카카오, 국제 AI 학회서 MoE 학습 최적화·모델 경량화 성과 공개 AI Times（韩国）
媒体 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 AI News Korea

Kakao 在 COLM 2026 上发布以约 1% 总训练成本预测 MoE 预训练最佳学习率的方法（报道）

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