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

衢州市电视台广播app 平顶山市申建app 定西市旅游协会app 丹东市台风信息app 宁德市第五小学app 铜川市农业局app 铁岭市公正处app 揭阳市征地服务app 阜新市第四小学app 扬州市警务app 绥化市教育信息app 吉林市第六中学app 云浮市第一小学app 普洱市第二高中app 朔州市民政管理app 天水市不良信息举报app 咸宁市农业补贴app 许昌市环境保护协会app 鹤岗市风力发电app 郴州市学校app 商丘市最新新闻app 庆阳市财政信息app 芜湖市住房保障app 连云港市重大建设公开app 南宁市住房保障app 襄阳市消费协会app 毕节市台风监控中心app 湖州市学校app 化德县商都县防洪app 封开县政府公报app 宁强县安全宣传app 广饶县天气监控中心app 中宁县环境保护协会app 清水河县电视台广播app 来安县工程造价app 大关县第一中学app 巴里坤哈萨克自治县防洪信息app 景谷傣族彝族自治县税务局app 融安县第四中学app 同德县政务服务app 白水县第三小学app 巴青县土地局app 黎城县第五中学app 荔波县防洪信息app 安平县专题专栏app 合江县防火app 新昌县教育局app 蓝山县公共法律服务app 凤县风力发电app 宜阳县栾川县招标信息app 徐闻县消防局app 子洲县旅游监督app 洪雅县民政管理app 阜南县工商局app 莲花县文旅信息app 越西县社会求助app 萨嘎县旅游监督app 富平县第六中学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