开源赛道太挤了！月之暗面开源新版Muon优化器

在人工智能的浩瀚宇宙中，有一片名为“月之暗面”的神秘领地，这里诞生了一位革新者——Muon，一个开源高效的优化器，它的出现如同夜空中最亮的星，挑战着已知的极限。在一场与DeepSeek的无形较量中，Muon以惊人的计算效率，将训练速度推向了双倍的巅峰，成就了一场技术的月光革命。

故事围绕着Muons的非凡旅程展开，它不仅是代码的结晶，更是智慧与创新的火花。面对3B/16B参数的庞然大物Moonlight模型，Muon犹如一位高明的导师，通过添加权重衰减的秘法与实现一致的RMS更新的策略，平息了大模型训练中的风暴，无需繁琐的超参数调整，便能驾驭这知识的巨轮，驶向更深远的智能海洋。

开源的号角响起，Muon的代码、预训练模型如同宝藏，散落在每一个求知者的路上，其论文成为了探索者手中的灯塔，指引着语言模型训练的新航向。而基于ZeRO-1的分布式实现，是Muon的又一壮举，它在分布式训练的舞台上翩翩起舞，将效率的边界再次拓展。

这是一场智慧与技术的盛宴，Muon以其卓越的性能和开源的精神，邀请每一位梦想家，共同踏入这场未来科技的冒险，探索人工智能未知的深空。

月之暗面开源高效优化器muon，同等预算下性能翻倍！

月之暗面与DeepSeek再度“撞车”，这次是开源优化器Muon的较量。Muon优化器在计算效率上比AdamW提升了2倍，并已用于训练3B/16B参数的MoE模型Moonlight，刷新了当前的帕累托最优。

Muon的改进关键在于：

这些改进使得Muon无需调整超参数即可直接用于大规模训练。实验表明，Muon在达到与AdamW相当性能的同时，仅需约52%的训练FLOPs。

月之暗面已开源Muon的代码、预训练模型、指令微调以及中间检查点，并发布了相关论文《MUONISSCALABLEFORLLMTRAINING》。

Muon的扩展与分布式实现

研究人员发现原始Muon在大模型训练中的性能提升有限。通过添加权重衰减和实现一致的RMS更新，解决了这一问题。此外，还提出了一种基于ZeRO-1的分布式Muon实现方案，进一步提升了训练效率。实验结果通过图表详细展示了Muon的优越性能，包括与AdamW的比较以及不同RMS控制方法的对比。

Muon的开源为大规模语言模型训练提供了新的高效方案，值得关注。

以上就是开源赛道太挤了！月之暗面开源新版Muon优化器的详细内容，更多请关注其它相关文章！