Muon优化器：利用动量正交化加速大模型收敛 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个新兴的优化器——Muon优化器。在大模型训练领域，收敛速度是一个至关重要的问题。传统的优化器，如SGD、Adam等，在面对复杂的损失函数 landscape 时，往往会陷入局部最小值、鞍点或者震荡，导致训练缓慢甚至无法收敛。 Muon优化器通过引入动量正交化的概念，有效地缓解了这些问题，从而加速了大模型的收敛过程。 1. 背景与动机：传统优化器的局限性 在深入Muon优化器之前，我们先回顾一下传统优化器的一些局限性。 SGD (Stochastic Gradient Descent): 虽然原理简单，但收敛速度慢，对学习率敏感，容易陷入局部最小值。 Momentum: 通过引入动量，可以在一定程度上缓解SGD的震荡问题，加速收敛。然而，传统的动量方法仍然可能因为动量累积过多而冲过全局最小值。 Adam (Adaptive Moment Estimation): 结合了动量和RMSProp的优点，对每个参数自适应地调整学习率。然而，Adam也存在一些问题，例如可能在训练初期过快地减小学习率，导致训练停滞。 …