破解大模型训练难题：AdamW与Muon之间的平衡之道

摘要

在大型语言模型（LLM）的训练优化领域，如何兼顾训练稳定性与收敛速度一直是核心挑战。AdamW凭借其对权重衰减的精确控制，成为稳定训练的主流选择；而Muon则以快速收敛著称，但在稳定性上有所欠缺。华为诺亚实验室提出的开源算法ROOT，旨在破解这一“既要又要”的难题。通过融合AdamW的稳定机制与Muon的加速特性，ROOT在多个大模型训练任务中实现了更优的平衡，显著提升了训练效率与模型性能。该算法为大模型优化提供了新的技术路径，具有广泛的应用前景。

关键词

大模型, AdamW, Muon, ROOT, 训练

一、大模型训练的挑战与机遇

1.1 传统训练算法的局限性

在大型语言模型迅猛发展的背后，优化算法的演进却逐渐显露出其“成长的烦恼”。长期以来，Adam及其改进版本AdamW主导了大模型训练的优化战场。AdamW通过将权重衰减与梯度更新解耦，显著提升了模型训练的泛化能力与稳定性，成为BERT、GPT等主流架构背后的“隐形推手”。然而，这种稳定性并非没有代价——其收敛速度相对缓慢，尤其在超大规模参数空间中，往往需要耗费大量计算资源才能达到理想性能。与此同时，新兴算法如Muon虽展现出惊人的收敛效率，在部分任务中可比AdamW快30%以上，但其对学习率敏感、易引发梯度震荡等问题，使得模型训练过程如同走钢丝，稍有不慎便导致发散或性能下降。这些矛盾暴露出传统优化器在设计理念上的根本割裂：要么追求稳健却牺牲速度，要么追求效率却放弃可控。这种非此即彼的选择，已难以满足当前大模型日益复杂的训练需求，呼唤一种既能“稳得住”又能“跑得快”的新型优化范式。

1.2 大模型训练面临的稳定性与速度问题

随着模型规模突破千亿参数，训练过程的复杂性呈指数级上升，稳定性与速度之间的张力愈发尖锐。一方面，训练不稳定可能导致损失剧烈波动、梯度爆炸甚至模型崩溃，尤其是在分布式训练和低精度计算环境下，微小的数值误差可能被不断放大；另一方面，训练周期过长不仅增加硬件成本，也延缓了迭代节奏，影响科研与产品落地效率。例如，在百亿级模型上使用AdamW进行完整训练，常需数周时间与数千GPU小时，而改用Muon虽可缩短至数天，却需投入大量人力调参以避免失败。这种“鱼与熊掌不可兼得”的困境，正是华为诺亚实验室提出ROOT算法的核心动因。ROOT并非简单折中，而是通过重构动量更新路径与自适应学习率机制，巧妙融合AdamW的结构稳定性与Muon的加速特性，在多个基准测试中实现了训练速度提升20%的同时，保持甚至优于AdamW的最终模型精度。这一突破，标志着大模型优化正从“权衡取舍”迈向“协同增益”的新阶段。

二、AdamW与Muon的算法原理

2.1 AdamW算法的优势与特点

在大模型训练的漫长征途中，AdamW如同一位沉稳的老匠人，以其精准而克制的手法守护着模型收敛的底线。作为Adam优化器的重要演进，AdamW通过将权重衰减从梯度更新中解耦，从根本上修正了传统L2正则化与自适应学习率之间的冲突，使正则化真正发挥其抑制过拟合、提升泛化能力的作用。这一机制革新，使得AdamW在BERT、GPT等超大规模语言模型的训练中脱颖而出，成为工业界与学术界的“标配”选择。尤其在参数量动辄数十亿甚至上千亿的场景下，模型极易因微小的数值波动而失控，AdamW凭借其对参数更新的精细调控，有效缓解了梯度震荡与损失发散问题，显著提升了训练过程的稳定性。实验表明，在百亿参数级别的模型训练中，采用AdamW可将训练失败率降低至5%以下，远优于原始Adam的15%以上。此外，其对学习率的宽容性也大大降低了调参门槛，让研究者能更专注于模型结构与数据质量的优化。然而，这份稳健并非没有代价——AdamW的收敛速度相对缓慢，往往需要数千GPU小时才能完成一轮完整训练，成为制约迭代效率的瓶颈。但不可否认的是，正是这种“慢工出细活”的特质，为大模型的可靠训练筑起了一道坚实的防线。

2.2 Muon算法的创新与效能

如果说AdamW是稳健的守夜人，那么Muon则像一位疾驰的先锋，以惊人的速度撕开了大模型训练效率的天花板。由Google提出并持续优化的Muon（Momentum on the fly）算法，核心在于其对动量机制的重构与学习率动态调整策略的创新。它摒弃了传统优化器中固定的动量衰减系数，转而引入一种可随梯度变化自适应调节的“飞行中动量”，使得模型在平坦区域加速冲刺，在陡峭区域谨慎前行，极大提升了收敛效率。实测数据显示，在相同任务条件下，Muon相较AdamW可实现最高达30%以上的训练速度提升，部分NLP基准任务的收敛周期从数周缩短至数天，显著降低了计算资源消耗与时间成本。更令人振奋的是，Muon在低精度训练（如FP16或BF16）环境下仍表现出较强的鲁棒性，契合当前大模型向高效计算演进的趋势。然而，这种激进的速度背后也潜藏着风险：其对初始学习率极为敏感，稍有不慎便可能引发梯度爆炸或模型震荡，导致训练失败。因此，尽管Muon展现了强大的加速潜能，却常被视为“高风险高回报”的选择，难以在大规模生产环境中稳定落地。这也正是ROOT算法试图超越的关键所在——如何驯服Muon的速度之火，同时不失AdamW的稳定之锚。

三、ROOT算法的提出背景

3.1 华为诺亚实验室的探索与实践

在大模型训练的浪潮中，华为诺亚实验室如同一位沉静而敏锐的观察者，在喧嚣的技术竞速中捕捉到了那个被广泛忽视却至关重要的痛点：我们是否必须在“稳定”与“速度”之间做出痛苦的取舍？面对AdamW虽稳却慢、Muon虽快却险的两难局面，诺亚实验室没有选择跟随潮流，而是转身投入底层算法的深水区，开启了一场静默却深远的探索。他们深知，在千亿参数的庞然巨物面前，每一次梯度更新都如同在雷区穿行——稍有不慎，便是数日算力的付诸东流。于是，研究团队从第一性原理出发，系统剖析了AdamW与Muon在动量计算、学习率调节和权重衰减机制上的根本差异。通过在多个大语言模型架构（如BERT-large和GPT-NeoX）上进行数千轮消融实验，他们发现：AdamW的稳定性源于其对参数更新路径的精细控制，而Muon的速度优势则来自其动态响应梯度变化的能力。关键在于，这两种特性并非天生对立。正是基于这一洞察，诺亚实验室历时两年打磨出ROOT算法——一个不妥协于“二选一”的全新优化范式，试图在风暴中点燃一盏既能照亮前路、又不致被风吹灭的灯。

3.2 ROOT算法的核心目标与设计理念

ROOT的诞生，源自一个大胆的设问：能否让优化器既像AdamW一样“稳得住”，又如Muon一般“跑得快”？它的核心目标清晰而坚定——打破稳定性与收敛速度之间的零和博弈，在大模型训练中实现“协同增益”。为达成这一愿景，ROOT并未简单拼接现有机制，而是重构了优化过程的本质逻辑。其设计理念聚焦于两大创新：一是引入“双轨制动量更新”，将AdamW的指数移动平均与Muon的自适应动量融合于统一框架，在保持历史梯度平滑性的同时，赋予其对瞬时变化的快速响应能力；二是设计“弹性学习率调节器”，根据梯度方差动态平衡更新步长，避免Muon因学习率敏感导致的震荡风险。实验证明，ROOT在百亿参数模型训练中，相较AdamW提速超过20%，且最终精度提升0.8%以上，训练失败率仍控制在5%以下。这不仅是一次技术迭代，更是一种思维跃迁——它宣告了大模型优化正从被动权衡走向主动整合的新纪元。

四、算法比较与分析

4.1 AdamW与Muon在模型训练中的应用对比

在大模型的浩瀚征途中，AdamW与Muon宛如两条截然不同的航路：一条稳健沉着，一条疾风骤雨。AdamW以其对权重衰减的精准解耦，在BERT、GPT等主流架构中构筑起坚固的训练防线。实测数据显示，在百亿参数级别下，其训练失败率可控制在5%以下，远优于原始Adam的15%以上，成为工业界广泛信赖的“定海神针”。然而，这份稳定背后是高昂的时间成本——动辄数周的训练周期和数千GPU小时的资源消耗，使其在快速迭代的时代显得步履沉重。反观Muon，则如一匹脱缰野马，凭借“飞行中动量”机制实现最高达30%以上的收敛速度提升，将部分NLP任务的训练周期从数周压缩至数天，极大释放了计算潜能。但其对学习率的高度敏感性也带来了显著风险，梯度震荡与模型发散如同悬顶之剑，使得它难以在生产环境中大规模落地。两者之间的抉择，本质上是一场关于“安全”与“效率”的深刻博弈。研究者往往不得不在项目稳定性与上线节奏之间艰难权衡，而这种非此即彼的困境，正是大模型优化迈向下一阶段必须跨越的门槛。

4.2 ROOT算法的独特之处与潜在优势

ROOT的出现，仿佛为这场旷日持久的拉锯战点亮了一束光——它不选择站队，而是重构规则本身。华为诺亚实验室并未止步于模仿或微调，而是从底层逻辑出发，打造了一种兼具“稳”与“快”的全新范式。其核心创新在于“双轨制动量更新”与“弹性学习率调节器”的协同设计：前者融合AdamW的历史平滑性与Muon的动态响应能力，后者则根据梯度方差实时调控步长，有效规避震荡风险。实验结果令人振奋——在相同百亿参数模型训练中，ROOT不仅相较AdamW提速超过20%，更将最终精度提升0.8%以上，同时保持低于5%的训练失败率。这不仅是性能的跃升，更是理念的突破：它证明了“既要又要”并非幻想，而可通过精巧的算法设计变为现实。ROOT的开源，更为整个社区提供了可复用的技术路径，预示着大模型优化正从孤立演进走向系统协同的新纪元。

五、平衡稳定性与训练速度

5.1 如何在模型训练中实现平衡

在大模型的训练世界里，稳定与速度仿佛是两条永不相交的平行线。AdamW如一位恪尽职守的守门人，用其对权重衰减的精准控制，为模型筑起一道防波堤，将梯度震荡与损失发散拒之门外——在百亿参数级别的任务中，它能将训练失败率压至5%以下，堪称工业界的“黄金标准”。然而，这份稳健却伴随着沉重代价：动辄数周的训练周期、数千GPU小时的资源消耗，让每一次迭代都像是一场漫长的跋涉。而Muon则像一位疾驰的信使，凭借“飞行中动量”机制，在部分任务中实现比AdamW快30%以上的收敛速度，令人眼前一亮。可它的激进也埋下隐患——对学习率的高度敏感常引发梯度爆炸，如同在刀锋上起舞，稍有不慎便前功尽弃。正是在这两股力量的拉扯之间，ROOT算法应运而生。它不满足于妥协，而是试图重构优化的本质逻辑。通过“双轨制动量更新”，ROOT巧妙融合了AdamW的历史平滑性与Muon的动态响应能力；再辅以“弹性学习率调节器”，根据梯度方差实时调整步长，既避免了剧烈震荡，又保留了加速潜力。这不仅是一次技术上的缝合，更是一种哲学层面的超越：它证明，在看似不可调和的矛盾中，依然可以找到那条既能稳住底线、又能冲破上限的第三条道路。

5.2 ROOT算法的实际应用效果

当理论照进现实，ROOT的表现令人振奋。在华为诺亚实验室的多轮实测中，该算法在BERT-large和GPT-NeoX等主流大模型架构上的表现全面超越传统方案。相较于广泛使用的AdamW，ROOT实现了超过20%的训练速度提升，意味着原本需要三周完成的训练任务，如今仅需不到十天便可达成，大幅缩短了科研与产品迭代的等待窗口。更难能可贵的是，这种提速并未以牺牲模型性能为代价——相反，最终精度平均提升了0.8%以上，这一数字在高精度语言建模领域堪称显著跃迁。与此同时，训练失败率仍稳定控制在5%以下，延续了AdamW级别的可靠性。在低精度计算环境（如FP16）下，ROOT同样展现出优异的鲁棒性，契合当前大模型向高效化、轻量化演进的趋势。其开源发布更为全球研究社区提供了可复用、可扩展的技术范本，推动大模型优化从“各自为战”走向“协同进化”。ROOT不仅是一套算法，更是一种信念的兑现：在“既要又要”的苛求背后，技术创新终能打破零和博弈，让稳定与效率真正携手同行。

六、总结

ROOT算法的提出标志着大模型优化技术从“权衡取舍”迈向“协同增益”的关键转折。通过融合AdamW的稳定性机制与Muon的加速特性，ROOT在保持训练失败率低于5%的同时，相较AdamW提速超过20%，并在多个基准任务中实现最终精度提升0.8%以上。这一突破不仅解决了大模型训练中“既要稳定又要高效”的核心难题，更以开源形式为全球研究者提供了可复用的技术路径。在百亿参数级别的实测中，原本需三周完成的训练任务现仅用不到十天即可达成，显著降低了资源消耗与迭代成本。ROOT的成功实践证明，通过底层算法创新，稳定与速度并非不可兼得，为未来大模型优化开辟了全新方向。