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

杭州市第一中学app 南充市妇联救助app 三明市惠农app 丽水市街道办app 晋中市防洪app 昭通市历史记录app 牡丹江市旅游监督app 日喀则市公共法律服务app 聊城市住房保障app 景德镇市第四高中app 丹东市第二高中app 本溪市第四小学app 商丘市暴雨监控中心app 西宁市数据管理局app 铜川市公共法律服务app 开封市通讯协会app 淮安市便民app 新余市教研app 镇江市司法管理app 青岛市公路管理app 本溪市第二高中app 平凉市中心校app 鄂州市森林消防app 惠州市消防宣传app 通辽市不良信息举报app 宁德市应急管理app 七台河市第一中学app 巴彦淖尔市街道办app 铜陵市非物质文化遗产app 银川市最新新闻app 五华县不良信息举报app 石屏县税收公开app 平潭县土地申报app 雅江县非物质文化遗产app 道真仡佬族苗族自治县第三中学app 饶阳县政府公报app 永登县教育局app 筠连县服务大厅app 宁南县通讯协会app 霍山县论坛app 和硕县妇联救助app 方正县通讯协会app 建始县文旅信息app 额敏县水利app 蕲春县残联app 龙游县防洪app 错那县申建app 献县司法管理app 泗水县粮食管理app 永德县森林消防app 依安县土地申报app 竹溪县税收公开app 阳城县教研app 贵南县第四高中app 抚松县税务局app 南木林县文旅信息app 巴楚县公开信息app 贵南县专题专栏app 巴楚县审计公开app 惠民县第二高中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