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一篇博客敲開OpenAI大門,Muon優化器或成GPT-5訓練關鍵?

   時間:2025-06-17 05:05 來源:ITBEAR作者:江紫萱

在AI界的一次意外曝光中,一篇看似不起眼的博客文章竟成為了打開OpenAI大門的鑰匙。近日,AI云服務商Hyperbolic的聯合技術官Yuchen Jin在社交媒體上透露,研究員Keller Jordan僅憑一篇關于新型神經網絡優化器Muon的博客,便成功加入了OpenAI,并疑似參與到了GPT-5的研發中。

Jin的這一爆料迅速引起了業界的廣泛關注。據悉,Keller Jordan的這篇博客發布于2024年12月,題為《Muon:神經網絡隱藏層的優化器》。文章詳細介紹了Muon的設計原理及其在實際應用中的表現,特別是在提高訓練速度方面的顯著成果。

Keller Jordan在博客中提到,Muon是一個專門針對神經網絡隱藏層二維參數的優化器。它通過結合SGD-momentum生成的更新,并應用牛頓-舒爾茨迭代法作為后處理步驟,來優化這些參數。這種方法使得更新矩陣近似正交化,從而提高了訓練效率。

實驗結果顯示,Muon在多個任務上都取得了顯著的速度提升。例如,在CIFAR-10數據集上,它將訓練速度記錄從3.3秒提高到了2.6秒,準確率保持在94%。在NanoGPT快速運行競賽任務FineWeb上,Muon也將訓練速度記錄提高了1.35倍。在擴展到更大規模參數時,Muon也繼續顯示出訓練速度的提升。

Keller Jordan在文章中還批判了當前神經網絡優化研究中的一些不良現象,特別是糟糕的基線和過度宣傳的新方法。他強調,許多聲稱能夠擊敗AdamW的優化器在實際應用中并未能達到預期效果,這主要是因為這些研究在比較時往往沒有充分調整AdamW基線。

Keller Jordan加入OpenAI的時間恰好是在他發布這篇博客之后。這一巧合不禁讓人猜測,Muon優化器很可能正是他加入OpenAI的敲門磚。而鑒于OpenAI在GPT-5研發上的投入和期望,Muon很有可能成為這一劃時代大模型中的重要技術之一。

然而,盡管Muon已經取得了顯著的成果,但仍有許多問題有待解決。例如,Muon是否可以擴展到更大規模的訓練?是否能在大型GPU集群中正確分布其使用的牛頓-舒爾茨迭代?以及Muon是否僅適用于預訓練,而不適用于微調或強化學習工作負載?這些問題或許在GPT-5的研究中已經得到了答案,但業界仍需持續關注Muon的發展和應用。

總的來說,Keller Jordan的這篇博客不僅為神經網絡優化研究帶來了新的思路和方法,也為他個人的職業生涯開啟了新的篇章。而Muon優化器作為這一研究的成果,無疑將在未來的AI發展中發揮重要作用。

 
 
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