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DeepSeek的模型优化器与学习率调度技术.docx

更新时间：2026-09-29 12:21:29 大小：37K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：DeepSeek优化器学习率调度AdamWMuon 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

DeepSeek的模型优化器与学习率调度技术

一、引言

优化器（Optimizer）和学习率调度（Learning Rate Scheduling）是深度学习中影响训练效率和最终性能的关键因素。DeepSeek在优化器选型和学习率调度方面进行了深入的研究，从AdamW到Muon，从固定学习率到动态调度，形成了一套完整的优化器与学习率管理方案。本文深入解析DeepSeek的优化器与学习率调度技术。

二、优化器演进

2.1 AdamW

DeepSeek-V2和V3使用AdamW作为优化器，配置为β1=0.9、β2=0.95。AdamW在大模型训练中表现稳定，是业界广泛使用的标准优化器。

2.2 Muon优化器

V4全线改用Muon优化器替代AdamW。Muon的核心思路是"动量+正交化"——先对梯度做动量累积，再通过正交化去除冗余分量。在33万亿token的预训练规模上，Muon实现了更快的收敛速度和更稳定的训练。

三、学习率调度策略

3.1 预热-退火策略

DeepSeek使用线性预热策略，在前2000步将学习率从0逐渐增加到最大值，然后使用余弦退火（Cosine Annealing）策略衰减。预热期允许模型在训练初期逐步适应，退火期帮助模型收敛到更优的局部极小值。

3.2 动态批次调度

DeepSeek在训练过程中动态调整批次大小，从2304逐步增加到9216。批次大小与学习率需要协同调整，DeepSeek根据批次大小的变化动态调整学习率。


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