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[大模型]XVERSE-MoE-A4.2B Transformers 部署调用
XVERSE-MoE-A4.2B介绍 XVERSE-MoE-A4.2B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型（Large Language Model），使用混合专家模型（MoE，Mixture-of-experts）架构，模型的总参数规模为 258 亿，实际激活的参数量为 42 亿，本次开源的模型为底座模型 XVERSE-MoE-A4.2B，主要特点如下： 模型结构：XVERSE
MoE大模型大火，AI厂商们在新架构上看到了什么样的未来？
文 | 智能相对论 作者 | 陈泊丞 很久以前，在一个遥远的国度里，国王决定建造一座宏伟的宫殿，以展示国家的繁荣和权力。他邀请了全国最著名的建筑师来设计这座宫殿，这个人以其卓越的才能和智慧闻名。 然而，这位建筑师设计的宫殿虽然精美绝伦，却因为过于复杂和精细，以至于在实际施工过程中遇到了重重困难，许多技艺高超的工匠也感到力不从心。 这时，国王手下有三位普通的石匠，他们虽然没有显赫的名
DeepSpeed MoE
MoE概念 模型参数增加很多；计算量没有增加（gating+小FNN，比以前的大FNN计算量要小）；收敛速度变快； 效果：PR-MoE > 普通MoE > DenseTransformer MoE模型，可视为Sparse Model，因为每次参与计算的是一部分参数； Expert并行，可以和其他并行方式，同时使用： ep_size指定了MoE进程组大小，一个模型replica的所
Qwen2-MOE-57B-A14B模型结构解读
Qwen2-MOE-57B-A14B模型结构解读 模型代码文件下载 该模型总的参数为57B，激活参数为14B，推理速度比32B的快，而且性能更好。 Qwen2-MOE-57B-A14B模型总体结构 <class 'transformers.models.qwen2_moe.modeling_qwen2_moe.Qwen2MoeForCausalLM'>Qwen2MoeForCausa
MoE-LLaVA：为大型视觉-语言模型引入专家混合
随着人工智能技术的飞速发展，大型视觉-语言模型（LVLMs）在图像理解和自然语言处理方面展现出了巨大的潜力。这些模型通过结合图像编码器和语言模型，能够处理包括图像描述、视觉问答和图像字幕生成等在内的多种任务。然而，现有模型在训练和推理时存在巨大的计算成本，这限制了它们的应用范围和效率。 方法 为了解决这一挑战，本文提出了一种名为MoE-LLaVA的新型LVLM架构，它基于专家混合（MoE）的概
hdu 4730 We Love MOE Girls(水题)
题目链接：hdu 4730 We Love MOE Girls 题目大意：给定一个字符串，如果末尾存在desu，就删除。然后统一加上nanodesu. 解题思路：水题。 #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;const int maxn = 205;const char
昆仑万维官宣开源2000亿稀疏大模型Skywork-MoE
6月3日，昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE，性能强劲，同时推理成本更低。 据「TMT星球」了解，Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模型中间checkpoint扩展而来，是首个完整将MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型，也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。 开源地址： Skywork-M
MoE模型大火，源2.0-M32诠释“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”！
文 | 智能相对论 作者 | 陈泊丞 近半年来，MoE混合专家大模型彻底是火了。 在海外，OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1等主流大模型都采用了MoE架构。而在国内，浪潮信息也刚刚发布了基于MoE架构的“源2.0-M32”开源大模型。 为什么MoE大模型备受瞩目，并逐步成为AI行业的共识？ 知名科学杂志《N
ShowMeAI | 全球最有前途的100家AI公司，中国2家上榜；混合专家模型MoE详解；人大最新《大语言模型》电子书开放下载；斯坦福最新AI指数报告
👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！ 1. CB Insights 发布「AI 100 2024」榜单，评选出全球最有前途的 100 家人工智能公司 CB Insights 是全球知名的市场情报分析机构，以其深入的数据分析、前瞻性的行业洞察而著称。CB Insights 最近发布了「AI 100 2024」榜单，综合
大语言模型从Scaling Laws到MoE
1、摩尔定律和伸缩法则 摩尔定律（Moore's law）是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔提出的。其内容为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍；而经常被引用的“18个月”，则是由英特尔首席执行官大卫·豪斯（David House）提出：预计18个月会将芯片的性能提高一倍（即更多的晶体管使其更快），是一种以倍数增长的观测。[1] 然而，由于受到晶体管的散热问
深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略
在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。 LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显
详解Mixtral-8x7B背后的MoE！
高端的模型往往只需最朴素的发布方式。 这个来自欧洲的大模型团队在12月8日以一条磁力链接的方式发布了Mixtral-8x7B，这是一种具有开放权重的**「高质量稀疏专家混合模型」**(SMoE)。 该模型在大多数基准测试中都优于Llama2-70B，相比之下推理速度快了6倍，同时在大多数标准基准测试中匹配或优于GPT-3.5。 之后，Mixtral AI将模型权重推送至Hug
通过创新的MoE架构插件缓解大型语言模型的世界知识遗忘问题
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的微调是提升模型在特定任务上性能的关键步骤。然而，一个挑战在于，当引入大量微调数据时，模型可能会遗忘其在预训练阶段学到的世界知识，这被称为“世界知识遗忘”。为了解决这一问题，复旦大学自然语言处理实验室的研究人员提出了LoRAMoE，这是一种创新的微调框架，通过类混合专家（MoE）架构来缓解这一问题。 LoRAMoE：一种新型微调框架 LoRAMoE的核心思
幻方量化开源国内首个MoE大模型，全新架构、免费商用
幻方量化开源国内首个MoE大模型，全新架构、免费商用 OSC OSC开源社区 2024-01-12 19:01 广东 幻方量化旗下组织深度求索发布了国内首个开源 MoE 大模型 —— DeepSeekMoE，全新架构，免费商用。 今年 4 月，幻方量化发布公告称，公司将集中资源和力量，全力投身到服务于全人类共同利益的人工智能技术之中，成立新的独立研究组织，探索 AGI 的本质。幻方将
元象4.2B参数 MoE大模型实战
01 简介 近期，元象公司推出了其首个Moe大模型XVERSE-MoE-A4.2B。该模型采用了混合专家模型架构（Mixture of Experts），并拥有4.2B的激活参数，其性能可与13B模型相媲美。值得一提的是，这个模型是完全开源的，可以无条件免费商用，这对于中小企业、研究者和开发者来说无疑是一个巨大的福音。他们可以在元象高性能“全家桶”中按需选用，以推动低成本部署。 在元象自研的过
阿里Qwen1.5-32B开源，评测超Mixtral MoE，挑战SOTA性价比
前言 阿里巴巴近日震撼开源其最新力作——Qwen1.5-32B大语言模型。在当前AI领域，大模型的开发与应用已成为评估技术进步的重要标尺。Qwen1.5-32B的问世，不仅再次证明了阿里在AI技术研发领域的深厚实力，更是在性能与成本之间找到了一个新的平衡点。 Qwen1.5-32B模型简介 Qwen1.5-32B继承了Qwen系列模型的卓越传统，拥有320亿参数，是在Qwen1.5系列中规模
Databricks发布MoE大模型DBRX：1320亿参数开源模型，推理速度提升2倍，评测超越ChatGPT和LLama
前言 在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的研发一直是技术竞争的前沿。最近，Databricks公司推出的DBRX模型，以其1320亿参数的规模和创新的细粒度MoE（混合专家）架构，成为开源社区的焦点。本文将深入探讨DBRX模型的关键技术细节、性能评测、以及它在推理速度、成本效率和多模态处理能力上的显著优势。 DBRX模型简介 DBRX是一种基于Transformer架构的混合专家模型
大模型面试准备（九）：简单透彻理解MoE
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 合集在这里：《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！ LLM 时代流传着一个法则：Scaling Law，即通过某种维度的指数上升可以带来指标的线性提升。 如下图所示
阿里通义千问Qwen1.5开源MoE模型
介绍 2024年3月28日，阿里团队推出了Qwen系列的首个MoE模型，Qwen1.5-MoE-A2.7B。它仅拥有27亿个激活参数，但其性能却能与当前最先进的70亿参数模型，如Mistral 7B和Qwen1.5-7B相媲美。相较于包含65亿个Non-Embedding参数的Qwen1.5-7B，Qwen1.5-MoE-A2.7B只有20亿个Non-Embedding参数，约为原模型大小的三分
从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析：从原理分析到代码解读
前言 本文先全面介绍Mistral 7B，然后再全面介绍Mixtral 8x7B 对于后者，毕竟OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。早些时候，有人爆料 GPT-4 是采用了由 8 个专家模型组成的集成系统。后来又有传闻称，ChatGPT 也只是百亿参数级的模型(大概在 200 亿左右) 传闻无从证明，但 Mixtral 8x7B 可能提供了一种「非常接近 GPT
大模型面试面经：简单透彻理解MoE
LLM 时代流传着一个法则：Scaling Law，即通过某种维度的指数上升可以带来指标的线性提升。 如下图所示，在 Compute、Data、Parameter 三个维度上的指数上升可以带来在 test loss 上的线性下降。 MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）从本质上来说就是一种高效的 scaling 技术，用较少的 compute 实现更大的模型规模，从而
Mamba与MoE架构强强联合，Mamba-MoE高效提升LLM计算效率和可扩展性
论文题目： MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts 论文链接： https://arxiv.org/abs/2401.04081 代码仓库： GitHub - llm-random/llm-random 作为大型语言模型（LLM）基础架构的后起之秀，状态空间模型（St
Talk｜香港科技大学苟耘豪：MoCLE - 指令聚类MoE+通用专家解决多模态大模型任务冲突
本期为TechBeat人工智能社区第571期线上Talk。 北京时间2月8日(周四)20:00，香港科技大学博士生—苟耘豪的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他与大家分享的主题是: “MoCLE - 指令聚类MoE+通用专家解决多模态大模型任务冲突”，系统地介绍了他的团队基于指令聚类和通用专家的MoE多模态大模型微调方法等相关工作所做的研究。 Talk·信息 ▼ 主题
VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读
一、概述 1、是什么 moe-Llava 是Llava1.5 的改进 全称《MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答，潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述），未知是否能偶根据图片写代码（HTML、JS、CSS）。支