月之暗面携手UCLA推出新模型Mixture-of-Expert，提升语言模型训练效率

大型语言模型(LLMs)的训练成本高昂，且耗时巨大，这主要是因为其参数规模庞大。

为了降低训练成本和时间，Moonshot AI团队（由UCLA的月光小组开发）提出了Moonlight，一个基于混合专家(MoE)架构的模型。

Moonlight模型参数量达到了惊人的300亿，而另一个模型Muon则拥有1600亿参数，其在MMLU基准测试中取得了5.7%的领先优势。

Muon模型采用了独特的技术——一种新颖的模型并行方法，有效地减少了训练时间和资源消耗，同时保持了模型的性能。

值得一提的是，Moonlight和Muon的训练都使用了AdamW优化器，这有助于模型更快速、更有效地收敛。

总而言之，Moonlight和Muon两个模型在参数规模和训练效率上取得了显著的突破，为大型语言模型的未来发展提供了新的方向。

Moonshot AI团队（由来自加州大学洛杉矶分校的月光小组研发）开发了基于混合专家（MoE）架构的Moonlight模型，旨在解决大型语言模型训练成本高昂的问题。

Moonlight拥有300亿参数，而其姊妹模型Muon则拥有1600亿参数；Moonlight在基准测试中展现出显著的效率优势，其训练效率比Muon更高，在相同计算资源下，Moonlight的训练速度更快。

Muon模型使用了创新的并行化技术，显著降低了训练成本，并提升了训练效率；而两个模型都使用了AdamW优化器，以达到最佳训练效果。

简而言之，Moonlight和Muon凭借其创新的架构和训练方法，在大型语言模型领域取得了突破性进展，为未来研究提供了宝贵的经验。

项目地址：https://github.com/MoonshotAI/Moonlight?tab=readme-ov-file

模型地址：https://huggingface.co/moonshotai/Moonlight-16B-A3B

论文地址：https://github.com/MoonshotAI/Moonlight/blob/master/Moonlight.pdf

要点总结：

🌟 Moonlight模型是由Moonshot AI和UCLA月光小组共同开发的基于混合专家(MoE)架构的模型，其参数规模为300亿，训练效率显著高于Muon模型，并在基准测试中展现出优异的性能。

🚀 Muon模型采用了一种创新的并行训练方法，显著降低了训练成本，并提高了训练效率，其参数规模达到了1600亿，在大型语言模型领域具有里程碑式的意义。

💡 两个模型都使用了AdamW优化器，并取得了令人瞩目的成果，为大型语言模型的未来发展提供了新的方向和思路。