Warning: fopen(game/eqwz8122): failed to open stream: No space left on device in /www/wwwroot/t014.baguatan.cn/public/game.php on line 35

Warning: fwrite() expects parameter 1 to be resource, bool given in /www/wwwroot/t014.baguatan.cn/public/game.php on line 36

Warning: fclose() expects parameter 1 to be resource, bool given in /www/wwwroot/t014.baguatan.cn/public/game.php on line 37
月之暗面 Kimi 开源 Moonlight:30 亿 / 160 亿参数混合专家模型
月之暗面 Kimi 开源 Moonlight:30 亿 / 160 亿参数混合专家模型

月之暗面 Kimi 开源 Moonlight:30 亿 / 160 亿参数混合专家模型

作者: 发表时间:2025-10-06 3:56:39
台州市土地局app 防城港市第六中学app 武威市森林消防app 百色市第六中学app 无锡市司法管理app 鹤岗市专题专栏app 来宾市防灾信息app 聊城市新闻中心app 珠海市残联app 北海市审计公开app 吉安市安全宣传app 平武县申建app 长岭县司法管理app 安乡县第五高中app 昂仁县电视台广播app 社旗县人社管理app 若尔盖县政要信息app 大英县招标信息app 天峻县公路管理app 靖远县第一小学app 剑川县桥梁管理app 曲沃县特殊家庭关爱协会app 工布江达县土木工程app 眉县天气监控中心app 乌恰县防灾信息app

本站 2 月 24 日消息,月之暗面 Kimi 昨日发布了“Muon 可扩展用于 LLM 训练”的新技术报告,并宣布推出“Moonlight”:一个在 Muon 上训练的 30 亿 / 160 亿参数混合专家模型(MoE)。使用了 5.7 万亿个 token,在更低的浮点运算次数(FLOPs)下实现了更好的性能,从而提升了帕累托效率边界。

月之暗面称,团队发现 Muon 优化器可通过添加权重衰减、仔细调整每个参数的更新幅度等技术进行扩展,并具备如下亮点:

这些技术使得 Muon 能够在大规模训练中开箱即用,无需进行超参数调优。扩展法则实验表明,与计算最优训练的 AdamW 相比,Muon 实现了约 2 倍的计算效率。

本次论文所使用的模型为 Moonlight-16B-A3B,总参数量为 15.29B,激活参数为 2.24B,其使用 Muon 优化器,在 5.7T Tokens 的训练数据下获得上述成绩。

我们的模型不仅突破了当前的 Pareto 前沿,还在训练所需的 FLOP 数大幅减少的情况下,达到了比以往模型更优的性能。

我们开源了一个分布式版本的 Muon 实现,它在内存使用和通信效率上都进行了优化。同时,我们也发布了预训练模型、经过指令调优的模型以及中间训练检查点,旨在为未来的研究提供支持。

本站附有关链接如下:

    GitHub:点此前往

    Hugging Face :点此前往

相关文章