Warning: fopen(game/tqchqw): 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:2025-10-08 5:38:37
临沧市教育局app 石嘴山市公共文化服务app 张家口市天气监控中心app 金华市暴雨监控中心app 杭州市安全生产app 巴彦淖尔市公共文化服务app 西安市旅游协会app 普洱市第四中学app 鹤岗市养老服务app 营口市土地申报app 宜良县政务监督app 昌黎县民政管理app 白玉县国土信息app 五寨县第六小学app 双牌县旅游监督app 札达县住房保障app 梨树县事业单位app 蓝山县公益app 唐县土地申报app 内乡县第六小学app 屏边苗族自治县文旅信息app 全椒县学校app 日土县振兴乡村app 罗平县服务大厅app 洱源县出口管理app 喀喇沁左翼蒙古族自治县民政管理app 隆安县第一中学app 乐亭县论坛app 墨江哈尼族自治县国土信息app 通道侗族自治县旅游协会app 绥棱县第二高中app 龙游县太阳能发电信息app 天等县水利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