四个月前，我们发布了 Moonlight [1]，在 16B 的 MoE 模型上验证了Muon优化器的有效性。在 Moonlight 中，我们确认了给 Muon 添加 Weight Decay 的必要性，同时提出了通过 Update RMS 对齐来迁移 Adam 超参的技巧，这使得 Muon 可以快速应用于 LLM 的训练。

然而，当我们尝试将 Muon 进一步拓展到千亿参数以上的模型时，遇到了新的“拦路虎”——MaxLogit 爆炸。

为了解决这个问题，我们提出了一种简单但极其有效的新方法，我们称之为“QK-Clip”。该方法从一个非常本质的角度去看待和解决 MaxLogit 现象，并且无损模型效果，这成为我们最新发布的万亿参数模型“Kimi K2”[2] 的关键训练技术之一。

我们先来简单介绍一下 MaxLogit 爆炸现象。回顾 Attention 的定义：

这里省略了缩放因子 ，因为它总可以吸收到  的定义中。“MaxLogit 爆炸”中的 Logit，指的是 Softmax 前的 Attention 矩阵，即 ，而 MaxLogit 指的是全体 Logit 的最大值，我们将它记为：

这里的  其实还要在 batch_size 维度上取，最终得到一个标量。而 MaxLogit 爆炸是指， 随着训练的推进一直往上涨，增长速度是线性甚至是超线性的，并且在相当长的时间内没有稳定的迹象。

▲ MaxLogit爆炸现象

MaxLogit 本质上是一个异常值指标，它的爆炸意味着异常值超出了可控范围。具体来说，我们有：

由于  通常会加 RMSNorm，所以一般情况下  是不会爆炸的，因此 MaxLogit 爆炸意味着谱范数  有往无穷大发展的风险，这显然不是一个好消息。

由于再大的数值经过 Softmax 后都变得小于 1，所以比较幸运的情况下，这个现象不会带来太严重的后果，顶多是浪费了一个 Attention Head，但比较糟糕的情况下，可能会引起 Grad Spike 甚至训练崩溃。因此，保险起见应当尽量避免 MaxLogit 爆炸的出现。

已有尝试

在《Muon续集：为什么我们选择尝试Muon？》[1] 中我们简单分析过，Weight Decay 能一定程度上预防 MaxLogit 爆炸，所以小模型出现 MaxLogit 爆炸的概率很小，即便像 Moonlight 这样的 16B 模型，MaxLogit 最多涨到 120 后就自动降下来了。

▲ Moonlight的MaxLogit自动降了下来

换句话说，MaxLogit 爆炸更多出现在非常大参数量的模型中，模型越大，训练的不稳定因素越多，Weight Decay 越难稳定训练。这时候增加 Weight Decay 自然也能加强控制，但同时也会带来明显的效果损失，所以此路不通。

另一个比较直接的思路是直接给 Logit 加 ：

其中 ，由 Google 的 Gemma2 [3] 引入。由于  的有界性， 自然是能够保证  后的 Logit 有界的，但无法保证  前的 Logit 是有界的（亲测），所以  只是将一个问题转化为了另一个问题，实际上并没有解决问题。

也许 Google 自己都意识到了这一点，所以在后来的 Gemma3 [4] 中没有用  了，而改用“QK-Norm”：

QK-Norm 确实是压制 MaxLogit 非常有效的方法，然而它只适用于 MHA、GQA 等，不适用于 MLA，因为 QK-Norm 需要把  给 Materialize 出来。

但对于 MLA 来说，它训练阶段跟 Decoding 阶段的  并不一样（如下式所示），在 Decoding 阶段我们没法完全 Materialize 训练阶段的 ，换言之，Decoding 阶段没法做 QK-Norm。

为什么要用 MLA？我们已经用文章《Transformer升级之路：MLA好在哪里?》讨论了这个问题，这里不再重复。总之，我们希望 MLA 也能有类似 QK-Norm 的能够保证压制 MaxLogit 的手段。

直击目标

期间我们还尝试了一些间接手段，比如单独降低  的学习率、单独增大它们的 Weight Decay 等，但都不奏效。

最接近成功的一次是 Partial QK-Norm，对于 MLA 来说，它的  分为 qr、qc、kr、kc 四个部分，其中前三部分在 Decoding 时都是可以 Materialize 的，所以我们给这三部分都加上 RMSNorm，结果是可以压制 MaxLogit，但长度激活效果非常糟糕。

在失败多次之后，我们不禁开始反思：前面我们的尝试其实都只是压制 MaxLogit 的“间接手段”，真正能保证解决 MaxLogit 爆炸的直接手段是什么？

从不等式（3）我们不难联想到可以对  做奇异值裁剪，但这本质上还是间接手段，而且奇异值裁剪的计算成本也不低。

但很明显，对  进行事后缩放理论上是可行的，问题是什么时候缩放、缩放多少。

终于，某天福至心灵之下，笔者总算反应过来：MaxLogit 本身就是触发缩放的最直接信号！具体来说，当MaxLogit 超过期望阈值  时，我们直接给  乘上 ，那么新的 MaxLogit 肯定就不超过  了。

乘  的操作，我们可以分别吸收到权重  的权重上去，于是我们得到初版 QK-Clip：

其中  是第 l 层 Attention 的 MaxLogit， 是它  的权重。

也就是说，在优化器更新之后，根据  的大小来决定是否对  的权重进行裁剪，裁剪的幅度直接由  与阈值  的比例来决定，直接保证裁剪后的矩阵不再 MaxLogit 爆炸。

同时，由于是直接对权重进行操作，所以不影响推理模式，自然也就兼容 MLA 了。

精细调整

初版 QK-Clip 确实已经能成功压制 MLA 的 MaxLogit，但经过仔细观察模型的“内科”后，我们发现它会出现“过度裁剪”的问题，修复该问题后就得到最终版 QK-Clip。

我们知道，不管哪种 Attention 变体都有多个 Head，一开始我们是每一层 Attention 只监控一个 MaxLogit 指标，所有 Head 的 Logit 是放在一起取 Max 的，这导致 QK-Clip 也是所有 Head 一起 Clip 的。

然而，当我们分别监控每个 Head 的 MaxLogit 后发现，实际上每层只有为数不多的 Head 会出现 MaxLogit 爆炸，如果所有 Head 按同一个比例来 Clip，那么大部份 Head 都是被“无辜受累”的了，这就是过度裁剪的含义。

简单来说，QK-Clip 的操作是乘以一个小于 1 的数，这个数对于 MaxLogit 爆炸的 Head 来说是刚刚好抵消增长趋势，但是对于其他 head 来说是单纯的缩小（它们没有增长趋势或者增长趋势很弱）。

由于长期无端被乘一个小于 1 的数，那么很容易出现就趋于零的现象，这是“过度裁剪”的表现。

所以，为了避免“殃及池鱼”，我们应该 Per-Head 地进行监控 MaxLogit 和 QK-Clip。

不过这里边又隐藏了另一个魔鬼细节：初版 QK-Clip 是将 Clip 因子平摊到  上的，但是 MLA 的  有 qr、qc、kr、kc 四部分，其中 kr 是所有 Head 共享的，如果对它 Clip，那么同样会有“殃及池鱼”的问题。

因此，对于 (qr, kr)，我们应该只 Clip 到 qr 上去。

经过上述调整，最终版的 QK-Clip 为：

其中上标  表示第 l 层、第 h 个 Head。

扩展之路

至此，QK-Clip 的操作细节已经介绍完毕，它直接以我们期望的 MaxLogit 为信号，对  的权重进行尽可能小的改动，达到了将 MaxLogit 值控制在指定阈值内的效果。同时因为这是直接对权重进行修改的方法，所以它兼容性比 QK-Norm 更好，可以用于 MLA。

在 Kimi K2 的训练中，我们设置阈值  为 100，总训练步数约为 220k steps，从大致 7k steps 开始，就出现了 MaxLogit 超过  的 Head，此后在相当长的时间内，Muon Update 和 QK-Clip 都在“拉锯战”，即 Muon 想要增加 MaxLogit 而 QK-Clip 想要降低 MaxLogit，它们一直处于微妙的平衡状态。

有趣的是，70k steps 之后，所有 Head 的 MaxLogit 都主动降低到了 100 以下，QK-Clip 不再生效。

▲ 经过接近70k steps的Muon和QK-Clip拉锯战后，MaxLogit主动降了下来

这表明，在 Weight Decay 的作用下，只要我们能稳住训练，模型最后很可能都会主动将 MaxLogit 降下来，QK-Clip 的作用，正是帮助模型更平稳地度过训练初期。

可能有读者担心 QK-Clip 会有损效果，但我们在小模型上做了对比实验，即便通过 QK-Clip 将 MaxLogit 压得特别小（比如 30），也没有观察到效果有实质区别，再加上中后期模型会主动将 MaxLogit 降下来的这一现象，我们有理由相信 QK-Clip 对效果是无损的。

我们在实验中也观察到，Muon 普遍比 Adam 更容易 MaxLogit 爆炸，所以某种程度上来说，QK-Clip 是专门为 Muon 补充的更新规则，它是 Muon 在超大规模训练上的“通关秘笈”之一，这也是本文标题的含义。

为此，我们将我们 Moonlight 中所提的 Muon 改动跟 QK-Clip 组合起来，起了个“MuonClip”的名字（）：

注意，“Muon 普遍比 Adam 更容易 MaxLogit 爆炸”并不意味着只有 Muon 会 MaxLogit 爆炸，我们知道 DeepSeek-V3 是 Adam 训练的，而我们从 DeepSeek-V3 的开源模型中也观察到了 MaxLogit 爆炸现象，还有 Gemma2 用  防止 MaxLogit 爆炸，它也是 Adam 训的。

因此，虽然我们强调了 QK-Clip 对 Muon 的价值，但如果读者坚持用 Adam，那么它也是可以跟 Adam 结合成 AdamClip 的。

原因思考

为什么 Muon 更容易导致 MaxLogit 爆炸呢？这一节笔者尝试给出一个理论角度的解释，供大家参考。

从不等式（3）可以看出，MaxLogit 爆炸往往意味着  或  的谱范数出现爆炸的迹象，实际上谱范数的定义中也包含了取  操作，两者本质上是相通的。

因此，问题可以转化为“为什么 Muon 更容易导致谱范数爆炸”。我们知道谱范数等于最大的奇异值，所以又可以进一步联想到“为什么 Muon 更倾向于增大奇异值”。

Muon 和 Adam 的区别是什么呢？

Muon 给出的更新量是经过  运算的，所有奇异值都相等，即它的有效秩是满秩；而一般情况下的矩阵，奇异值通常都是有大有小，并且以前面几个奇异值为主，从有效秩的角度看它们是低秩的，我们对 Adam 更新量的假设也是如此。这个假设并不新鲜，比如高阶 muP 同样假设了 Adam 更新量的低秩性。

用公式来说，我们设参数  的 SVD 为 ，Muon 更新量的 SVD 为 ，Adam 更新量 的SVD 为 ，那么：

很明显，如果奇异向量对  跟某个  或  很接近，那它们将会直接叠加起来，从而增大  的奇异值。由于Muon的更新量是满秩的，所以它与  的“碰撞几率”会远大于Adam的，所以Muon更容易增大参数的奇异值。

当然，上述分析是通用的，不限于  的权重，实际上在Moonlight中我们已经验证过，Muon训出来的模型权重的奇异值熵普遍更高，这也佐证了上述猜测。

▲ Muon与Adam训练的模型权重奇异值熵（等价于有效秩）比较

最后就是“Muon 的碰撞几率远大于 Adam”是相对而言的，实际上奇异向量碰撞在一块还是小概率事件，这也就能解释为啥只有小部份 Attention Head 会有 MaxLogit 爆炸现象了。

这个视角还可以解释之前 Moonlight 的一个现象：用 Muon/Adam 预训练的模型，反过来用 Adam/Muon 微调，结果通常是次优的。

因为 Muon 的训练权重有效秩更高，而 Adam 的更新量是低秩的，一高一低之下，微调效率就变差了；反之，Adam 的训练权重有效秩更低，但 Muon 的更新量是满秩的，它有更大概率去干预那些小奇异值分量，让模型偏离预训练的低秩局部最优点，从而影响微调效率。

一些延伸

写到这里，关于 QK-Clip 比较重要计算和实验细节应该都讲清楚了。另外还需要提醒的是，QK-Clip 思想很简单，但由于需要 Per-Head 来 Clip，因此在分布式训练中写起来还是略微有点难度的，因为此时的参数矩阵往往被切分得“支离破碎”（在 Muon 基础上改起来不算难，在 Adam 基础上改则稍显复杂）。

对于笔者及其团队来说，QK-Clip 不单单是解决 MaxLogit 爆炸问题的一个具体方法，还是反复尝试通过间接手段来解决问题且失败后的一次”幡然醒悟“：

既然有了明确的度量指标，那么我们应该寻求能够保证解决问题的直接思路，而不是在降低 LR、增大 Weight Decay、部分 QK-Norm 等可能但不一定能解决问题的思路上浪费时间。

从方法上来看，QK-Clip 的思路也不限于解决 MaxLogit 爆炸，它可以说是解决很多训练不稳定问题的“抗生素”。

所谓抗生素，指的是它也许并不是解决问题最精妙的方法，但往往是解决问题最直接有效的方法之一，QK-Clip 正是具有这个特点，它可以一般地推广成“哪里不稳 Clip 哪里”。

比如，有些情况下模型会出现“MaxOutput 爆炸”的问题，这时候我们可以考虑根据 MaxOutput 的值来 Clip 权重 。

类比 QK-Clip 的 Per-Head 操作，这里我们也需要考虑 Per-Dim 操作，但 Per-Dim Clip 的成本显然太大，可能需要折中一下。总之，“哪里不稳 Clip 哪里”提供了统一的解决思路，但具体细节就要看大家发挥了。

最后，QK-Clip 这种根据某些信号手动制定更新规则的操作，一定程度上是受到了 DeepSeek 的 Loss-Free 负载均衡策略的启发而悟到的，这里再次致敬 DeepSeek！

文章小结

本文提出了 QK-Clip，它是 MaxLogit 爆炸问题的一种新思路，跟 QK-Norm 不同，它是对 Q、K 权重的一种事后调整方案，并不改变模型的前向计算，因此适用性更广，它是“Muon + MLA”组合在超大规模训练上的重要稳定策略，也是我们最新发布的万亿模型 Kimi K2 的关键技术之一。