LionVote는 Lion 모델의 레이어별 학습률을 조절하는 새로운 기법이에요. 각 파라미터 텐서가 복합 수준을 유지하며, 검증 손실을 통해 최적의 학습률을 결정해요. ViT-Tiny/CIFAR-100 데이터셋에서 LionVote는 Lion 모델보다 0.7% 더 높은 정확도(69.7%)를 달성했어요. LionVote의 성능은 모델 구조와 작업에 따라 달라지며, 일부 환경에서는 기존 SGD 방식이 더 효과적일 수 있어요.