Keller Jordan凭一篇博客提出Muon优化器入职OpenAI，其能大幅提升神经网络训练速度
Keller Jordan 凭借一篇博客《Muon: An optimizer for hidden layers in neural networks》加入 OpenAI，展示了学术影响力的多元化趋势。Muon 是一种新型优化器，通过 Newton-Schulz 迭代实现矩阵正交化，显著提升了神经网络的训练速度，同时保持模型准确度。该优化器在多个任务中表现优异，例如将 CIFAR-10 训练时间缩短至 2.6 秒，并刷新了 NanoGPT 速通记录（2.979 分钟）。此外，Muon 的运行时开销低于 1%，适配多种规模的语言模型训练任务。尽管 Muon 尚未完全解决大规模训练及微调问题，但已有研究团队对其进行了改进并发表了系统性论文。这篇博客还批评了当前优化研究中的基线调优不足问题，建议通过竞争性任务验证新方法的有效性，推动更高效的科研发展。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Ijez32vojwSuyJkycKJQ9g
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