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内容提要
Muon优化器通过权重衰减和一致的RMS更新，提高了大规模语言模型的稳定性和效率，降低了计算成本。Moonlight模型表现优异，超越同类，支持多语言处理，推动高效训练方法的探索。
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关键要点
- 优化大规模语言模型需要先进的训练技术，以降低计算成本并保持高性能。
- 现有优化器如AdamW需要细致的超参数调整和大量计算资源，效率低下。
- Muon优化器通过权重衰减和一致的RMS更新，提高了训练稳定性和效率。
- Moonlight模型使用5.7万亿个token进行训练，表现优异，超越同类模型。
- Moonlight在多个基准测试中表现出色，尤其在多语言处理任务中取得优异成绩。
- Muon的创新解决了训练大型模型的可扩展性挑战，降低了训练成本。
- Muon和Moonlight的开源促进了对大规模模型高效训练方法的探索。
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