Mosaic团队已与PyTorch合作,撰写关于如何扩展他们的MoEs模型至数千个GPU的文章。MoEs,全称Mixture of Experts,是一种深度学习的模型结构,其核心思想是将复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,然后由专家系统...
Read MoreYuan 2.0-M32是一款具备40亿参数的专家混合模型,其中任意时刻仅有3.7亿参数处于激活状态。尽管其计算需求仅为Llama 3 70B的1/19,但其性能却接近后者。该模型在2万亿个token上进行了训练,展现出了令人惊讶的强大性...
Read MoreJetMoe是一个基于混合专家模型的新AI系统,通过使用公共数据集和合理的计算资源进行训练,其性能与Meta的Llama 2 7B模型相媲美,但成本仅为10万美元。这一突破性的技术成果不仅展示了在不牺牲性能的前提下降低AI模型...
Read More近期,一项名为Qwen MoE的技术引起了业界关注。该技术在保持与强大7B参数模型相当性能的同时,成功将激活参数数量减少至原来的三分之一。这一突破性的进展不仅意味着更低的计算成本,还为大规模机器学习模型的可访问...
Read MoreAI21实验室近日发布了一款新型语言模型——Jamba,它采用了独特的模型结构,旨在实现比Transformers更高的效率,同时保持相当的性能水平。Jamba模型的最大亮点在于其创新性地融合了MoE(Mixture of Experts)层,这使...
Read More科技巨头Databrix与Mosaic合作,成功训练了一个具有132B参数的混合专家(MoE)模型。该模型在3000个H100 GPU上进行了训练,目前其权重文件已经公开发布。此外,该模型也已在Databricks API上提供服务,供企业和开发...
Read More研究人员开发了一种新框架,通过为新任务增加特殊适配器的方式来扩展模型,帮助视觉-语言模型在不遗忘之前知识的情况下进行持续学习。这一技术突破为深度学习模型的持续学习能力提供了新的解决方案,能够有效避免传...
Read More谷歌发布了一款新的 MoE 模型,命名为 Gemini 1.5 Pro,它的性能可以与 Gemini 1.0 Ultra 媲美。同时,它支持上下文1百万令牌,并且相比较于 Gemini 1.0 Ultra,使用更少的计算资源,因为它更小巧。这个模型是本地多...
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