हाल ही में, Hyperbolic के सह-संस्थापक और CTO यूचेन जिन ने सोशल मीडिया प्लेटफार्म X पर एक दिलचस्प कहानी खुलासा की: शोधकर्ता केलर जॉर्डन को बस एक ब्लॉग पोस्ट के माध्यम से OpenAI में शामिल होने का मौका मिला है, और वे संभवतः Muon नामक न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके सबसे नया GPT-5 प्रशिक्षित कर रहे हैं, जो उनके ब्लॉग पोस्ट में उल्लेख किया गया है।
केलर जॉर्डन का इस ब्लॉग पोस्ट का शीर्षक "Muon: न्यूरल नेटवर्क के हिडन लेयर के लिए ऑप्टिमाइज़र" है और वह 2024 के दिसंबर में प्रकाशित हुआ था, जो उद्योग के लिए जल्दी ही ध्यान आकर्षित कर लिया। इस पोस्ट में, वह Muon के डिज़ाइन अवधारणा और वास्तविक परिणामों को विस्तार से बताता है और उस ऑप्टिमाइज़र के न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण की गति में बढ़ोतरी के प्रभाव को बहुत बड़ा रूप में उजागर करता है। जॉर्डन के अनुसार, Muon का उपयोग करने से CIFAR-10 के प्रशिक्षण समय को 79% कम कर दिया जाता है, और NanoGPT के तेज़ प्रचालन में भी प्रशिक्षण गति में महत्वपूर्ण सुधार आया।
Muon का केंद्रीय भाग इसकी विशिष्ट डिज़ाइन में है: यह न्यूरल नेटवर्क के हिडन लेयर के पैरामीटर को न्यूटन-शुल्ट्स आवर्ती विधि (Newton-Schulz) से ऑप्टिमाइज़ करता है, जो व्यावहारिक अनुप्रयोगों में अत्यधिक उत्तम प्रदर्शन दिखाती है। जॉर्डन ने यह भी संकेत दिया कि Muon आधुनिक GPU पर महान प्रशिक्षण के लिए भी अधिक दक्ष है और इसका ऑपरेटिंग लागत बहुत कम है, केवल 1% से कम। वह ऑप्टिमाइज़र के प्रक्रिया में पैरामीटर की सेटिंग और परिणाम को गहराई से विश्लेषित करता है और कई मूल्यवान निर्देश प्रस्तुत करता है।
इस ब्लॉग में, जॉर्डन ने वर्तमान ऑप्टिमाइज़र शोध क्षेत्र में कुछ समस्याओं को भी खुलासा किया, जिसमें कई नए ऑप्टिमाइज़र्स का वास्तविक उपयोग में अधिकतम प्रदर्शन नहीं मिलता है, जैसे AdamW। वह शोध समुदाय को बेसलाइन फीडबैक को ध्यान में रखने का अनुरोध करता है और ऑप्टिमाइज़र्स के वास्तविक उपयोग के परिणाम को महत्व देता है।
इस नवाचारी ऑप्टिमाइज़र ने केलर जॉर्डन को OpenAI के लिए प्रवेश का मौका मिलाया है, और यह संभवतः GPT-5 के महत्वपूर्ण हिस्से बनने की संभावना है। AI प्रौद्योगिकी के बढ़ते रूप से, Muon का आगमन न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण की क्षमता में बढ़ोतरी के लिए एक महत्वपूर्ण चरण को निर्दिष्ट करता है और भविष्य में और अधिक तकनीकी परिवर्तनों का पथ प्रशस्त करता है।