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微软、哈佛开源Dion:超越Muon提升训练效率
AIGC开放社区
AI 摘要
大模型训练资源需求大增,此前Muon优化器难用于大规模训练。微软、哈佛联合开源Dion优化器,通过创新策略避免同步完整梯度,在集中式和分布式场景都高效,性能远超Muon。
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微软、哈佛开源创新优化器:全面超越Muon,提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长,微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区,避免分布式训练同步完整梯度,在集中式和分布式场景都有高效表现,性能超Muon。

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