Durante años AdamW ha sido el optimizador por defecto para entrenar grandes modelos de lenguaje. Es robusto, bien comprendido y funciona de forma inmediata en la mayoría de proyectos. No obstante a medida que los modelos escalan la elección del optimizador empieza a afectar de forma crítica al uso de memoria y al coste computacional, y en ese contexto surgen alternativas como Muon que están atrayendo interés.
Muon evita almacenar estadísticas de segundo momento como hace AdamW y en su lugar se apoya en momentum combinado con actualizaciones ortogonalizadas mediante el método de NewtonSchulz. El resultado es una huella de memoria del optimizador sensiblemente menor, aproximadamente 50% más ligera en muchos escenarios, lo que permite entrenar modelos más grandes o usar batch sizes mayores sin saturar la memoria. Además este enfoque puede mejorar la eficiencia en entornos distribuidos y reducir el coste por paso de optimización.
Como toda alternativa tiene tradeoffs. Muon demanda operaciones adicionales de ortogonalización que añaden coste computacional por iteración y puede requerir un ajuste distinto de hiperparámetros para garantizar estabilidad y velocidad de convergencia. En general Muon resulta especialmente atractivo cuando la memoria del optimizador es el cuello de botella, cuando se trabaja con clusters con memoria limitada o al escalar entrenamiento a varias GPUs o nodos. AdamW sigue siendo una opción sólida cuando se busca la máxima simplicidad y estabilidad con un comportamiento predecible fuera de la caja.
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