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

福州市第二中学app 沈阳市残联救助app 伊春市工商信息app 东营市政府公报app 南宁市申建app 辽源市未成年保护协会app 怀化市税务局app 驻马店市城乡建设app 济宁市第六小学app 拉萨市太阳能发电信息app 广元市公共文化服务app 太原市农业局app 西安市招标信息app 聊城市新闻中心app 崇左市安全生产app 宝鸡市专题专栏app 朝阳市教育信息app 遵义市司法管理app 厦门市残联app 深圳市第六中学app 齐齐哈尔市土地申报app 钦州市公益app 焦作市第三高中app 晋中市旅游协会app 鸡西市事业单位app 宁波市旅游监督app 四平市残联app 泉州市新闻中心app 赵县学校app 庄浪县残联救助app 吴起县新闻中心app 卢氏县防洪信息app 砚山县社会求助app 桐庐县第四小学app 特克斯县天气监控中心app 保亭黎族苗族自治县卫生协会app 嵊泗县第四中学app 竹山县住房保障app 印江土家族苗族自治县公路管理app 东海县森林消防app 永昌县事业单位app 兰陵县电视台广播app 湄潭县工商局app 交口县教研app 陇县公共文化服务app 皮山县人社管理app 萝北县学校app 右玉县防灾信息app 桓仁满族自治县中心校app 光山县热点专题app 勐海县电台广播中心app 浚县社会求助app 洛扎县消防宣传app 尼木县电台广播中心app 乡宁县灾害救助app 凌云县教研app 黎平县政府信息公开指南app 前郭尔罗斯蒙古族自治县第五高中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