Muon后训练计算开销实测
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Muon后训练计算开销实测
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AI 综述
hayousoufiane 分析称，Muon 优化器在预训练中的额外计算开销很低，但在数据受限的后训练场景中成本明显上升：对 700B MoE 模型进行 SFT 时，额外 FLOPs 最高增加 54%，而预训练仅增加 0.2%。 大规模分布式训练的主要瓶颈不是矩阵运算本身，而是 Muon 的 Newton-Schulz 正交化步骤带来的通信效率问题；相比之下，Adam 在这类分布式任务中更友好。
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最新进展11月6日 11:52
Muon 优化器后训练开销实测：SFT 场景 FLOPs 最多增加 54%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI HuntMuon 优化器后训练开销实测：SFT 场景 FLOPs 最多增加 54%
Muon 在预训练中开销很低，但后训练的数据受限场景成本显著，700B MoE 模型进行 SFT 时额外 FLOPs 达 +54%，预训练仅增加 +0.2%。大规模分布式训练中的关键瓶颈是 Newton-Schulz（NS）正交化步骤的通信效率，而 Adam 在这方面更友好。
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