逐步缩放：大规模混合专家模型的高计算效率超参数迁移
评分
77首次将μP系统扩展到MLA+Muon的MoE架构并联合token维度外推，填补了大规模MoE超参数迁移的方法空白。
理论推导与实证验证结合严密，155B模型预训练进一步增强了结论的可信度。
为工业界大模型训练提供了可直接落地的低算力调参方案，能显著降低计算成本与试验周期。
当前MoE是大模型主流架构，高计算效率调参方法紧密契合前沿需求。
来源为arXiv论文预印本，尚未经同行评审，但方法验证完整且作者做过大规模实测。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
方法可复现性强，直接回应大规模MoE训练中的高成本调参痛点，且带有完整工业级验证。
AI 点评
「这篇最值得看的地方是把超参数迁移从'经验技巧'变成了'可外推的定量规律'，尤其是R²=0.95的token维度预测，对大模型团队算力规划很有参考意义。对正在训练MoE或准备做超大规模预训练的研究者来说，这可能是省下大量试错成本的关键工具。」
速览
混合专家（MoE）架构能以较低计算成本扩展模型容量，但在极大模型规模和海量token预算下，网格搜索最优超参数（尤其是学习率）成本过高。本文提出两步式高计算效率超参数迁移框架：首先基于最大更新参数化（μP）适配含多头潜在注意力（MLA）和Muon优化器的MoE架构，证明最优学习率可跨模型宽度迁移；其次沿token维度建立预测缩放规律，通过小型代理模型回归，以R²=0.95的拟合度将最优学习率外推到10万亿token规模。作者用该法从零预训练155B总参（17B激活）模型，验证了最小消融成本即可准确预测全规模目标超参数。
- 提出针对MoE的μP适配方案，覆盖MLA与Muon优化器，验证最优学习率可跨模型宽度迁移。
- 建立token维度预测缩放律，用线性回归以R²=0.95将学习率外推至10万亿token训练规模。
- 在155B总参/17B激活的模型上从零预训练，实证表明小模型代理训练可准确预测全规模最优配置。
正文
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