对比Adam，为什么选择Muon？Muon优化器优化原理深度解析及最新思考

主要观点总结

本文介绍了在Muon优化器上的一次较大规模实践，并分享了关于Muon优化器的思考。文章中详细阐述了Muon优化器的原理，包括其优化原理、矩阵范数、权重衰减、实验分析等方面的内容。同时，也提到了Muon优化器的应用实践，以及在实践中的一些发现和经验分享。

关键观点总结

关键观点1: Muon优化器的原理和特点

Muon优化器是一种基于矩阵范数的优化器，其目标是在稳定的约束下寻找最快的下降方向。它通过对参数更新量的约束，实现对模型扰动的最小化和对Loss贡献的最大化。

关键观点2: Muon优化器的应用实践

文章介绍了Muon优化器在Moonlight模型中的应用实践，包括实验设置、结果分析以及与其他优化器的对比。实验结果表明，Muon优化器在训练大型模型时具有较高的效率和稳定性。

关键观点3: Muon优化器的挑战和拓展

文章还讨论了Muon优化器面临的挑战，如与预训练模型的兼容性、基于奇异值的进一步拓展等。作者提出了一些思考和展望，认为通过对Muon优化器的进一步研究和改进，有望取得更好的效果。

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