AdamW
月之暗面推出新优化器Muon,计算效率大幅提升
近日,人工智能领域再度掀起波澜,月之暗面(Moonshot)宣布开源新版优化器 Muon,成功将计算效率提升至传统 AdamW 的两倍。 这个新优化器的推出恰逢 DeepSeek 即将连续开源多个代码库,引发了业内的高度关注和讨论。 Muon 优化器最初由 OpenAI 的研究者 Keller Jordan 等人在2024年提出,针对小规模模型训练时表现优异。
月之暗面联手UCLA推新模型Mixture-of-Expert,提升语言模型训练效率
在人工智能领域,训练大型语言模型(LLMs)已成为推动技术进步的重要方向。 然而,随着模型规模和数据集的不断扩大,传统的优化方法 —— 特别是 AdamW—— 逐渐显露出其局限性。 研究人员面临着计算成本高、训练不稳定等一系列挑战,包括梯度消失或爆炸、参数矩阵更新不一致及分布式环境下的资源需求高等问题。
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