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研究:Muon 优化器使首个混合专家层更难负载均衡
论文在 5500 万与 1.08 亿激活参数模型上测量 Muon 与 AdamW 对专家路由偏置跨度的影响,发现 Muon 使首个 MoE 层偏置跨度平均翻倍,最忙专家承担 4 至 7 倍公平份额。减去输入批次均值可消除过载且几乎不影响损失,小模型上降低 Muon 学习率亦有效。
arXiv cs.LG3 天前
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论文在 5500 万与 1.08 亿激活参数模型上测量 Muon 与 AdamW 对专家路由偏置跨度的影响,发现 Muon 使首个 MoE 层偏置跨度平均翻倍,最忙专家承担 4 至 7 倍公平份额。减去输入批次均值可消除过载且几乎不影响损失,小模型上降低 Muon 学习率亦有效。
开发者发布单静态二进制工具 Sturnus,按各 LLM 提供商的延迟与可用性自动分配流量,慢速或报错提供商会保留少量探测流量以便自动恢复。工具兼容 OpenAI API,无需 Redis 或数据库,MIT 许可,定位为轻量 sidecar。