2 月 24 日消息，月之暗面 Kimi 昨日發布了“Muon 可擴展用于 LLM 訓練”的新技術報告，并宣布推出“Moonlight”：一個在 Muon 上訓練的 30 億 / 160 億參數混合專家模型（MoE）。使用了 5.7 萬億個 token，在更低的浮點運算次數（FLOPs）下實現了更好的性能，從而提升了帕累托效率邊界。nk428資訊網——每日最新資訊28at.com

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月之暗面稱，團隊發現 Muon 優化器可通過添加權重衰減、仔細調整每個參數的更新幅度等技術進行擴展，并具備如下亮點：nk428資訊網——每日最新資訊28at.com

這些技術使得 Muon 能夠在大規模訓練中開箱即用，無需進行超參數調優。擴展法則實驗表明，與計算最優訓練的 AdamW 相比，Muon 實現了約 2 倍的計算效率。nk428資訊網——每日最新資訊28at.com

本次論文所使用的模型為 Moonlight-16B-A3B，總參數量為 15.29B，激活參數為 2.24B，其使用 Muon 優化器，在 5.7T Tokens 的訓練數據下獲得上述成績。nk428資訊網——每日最新資訊28at.com

我們的模型不僅突破了當前的 Pareto 前沿，還在訓練所需的 FLOP 數大幅減少的情況下，達到了比以往模型更優的性能。nk428資訊網——每日最新資訊28at.com

我們開源了一個分布式版本的 Muon 實現，它在內存使用和通信效率上都進行了優化。同時，我們也發布了預訓練模型、經過指令調優的模型以及中間訓練檢查點，旨在為未來的研究提供支持。nk428資訊網——每日最新資訊28at.com

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