Muon开源项目 – 神经网络隐藏层优化器

Muon 是一种专门针对神经网络隐藏层设计的优化算法，旨在提高训练效率和降低计算成本。它通过集中调整隐藏层中的参数，显著提升了整体训练性能。Muon 已成功应用于多个项目，如 NanoGPT 和 CIFAR-10 的快速训练，证明了其在提高训练速度和降低计算成本方面的有效性。

Muon的特点:

1. 专注于神经网络隐藏层的优化
2. 提高训练效率和降低计算成本
3. 支持与 AdamW 等其他优化器结合使用
4. 默认参数通常表现良好，学习率是唯一需要调整的超参数
5. 适用于大规模模型训练，学习率具有恒定 muP 缩放特性

Muon的功能:

1. 与 AdamW 结合使用，分别优化隐藏层和其他参数
2. 用于快速训练 Transformer 模型，如 NanoGPT
3. 用于快速训练卷积神经网络，如 CIFAR-10
4. 在大规模语言模型训练中应用，如 Kimi.ai 的前沿实验室

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