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第一个100%开源的MoE大模型，7B的参数，1B的推理成本
尽管大语言模型 (LM) 在各种任务上取得了重大进展，但在训练和推理方面，性能和成本之间仍然需要权衡。 对于许多学者和开发人员来说，高性能的 LM 是无法访问的，因为它们的构建和部署成本过高。改善成本 - 性能的一种方法是使用稀疏激活混合专家 (MoE)。MoE 在每一层都有几个专家，每次只激活其中的一个子集（参见图 2）。这使得 MoE 比具有相似参数量的密集模型更有效，因为密集模型为每个
最强MoE完全开源模型发布啦~
这篇文章介绍了OLMOE（Open Mixture-of-Experts Language Models）系列模型，这是一款开源的稀疏混合专家模型。OLMOE-1B-7B拥有70亿参数，但每个输入令牌仅使用10亿参数。该模型在5万亿令牌上进行预训练，并进一步适应以创建OLMOE-1B-7B-INSTRUCT。这些模型在相似活跃参数的模型中表现最佳，甚至超越了更大的模型，如Llama2-13B-
推动专家混合模型的极限：用于指令调优的极端参数高效MoE
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 MoE是一种在特定子任务上具有专门化子模型（专家）的神经网络架构，这些子模型可以独立优化，以提高整体性能。然而，传统的MoE在大规模应用时面临挑战，因为需要在内存中存储所有专家。这不仅增加了内存的需求，而且在完全微调（full fine-tuning）时计算成本极高。为了克服这些限制，Cohere for AI的研究团队提出了一种极端参数高效的MoE方法。
一文通透DeepSeek-V2(改造Transformer的中文模型)：从DeepSeek LLM到DeepSeek-V2的MLA与MoE
前言 成就本文有以下三个因素 24年5.17日，我在我司一课程「大模型与多模态论文100篇」里问道：大家希望我们还讲哪些论文 一学员朋友小栗说：幻方发布的deepseek-v224年5.24日，我司一课程「大模型项目开发线上营1」里的一学员朋友问我：校长最近开始搞deepseek了吗？刚看了论文，没搞懂MLA那块的cache是怎么算的，我总觉得他的效果应该类似MQA才对，但是反馈是挺好的 我当
【大模型理论篇】Mixture of Experts(混合专家模型, MOE)
1. MoE的特点及为什么会出现MoE 1.1 MoE特点 Mixture of Experts（MoE，专家混合）【1】架构是一种神经网络架构，旨在通过有效分配计算负载来扩展模型规模。MoE架构通过在推理和训练过程中仅使用部分“专家”（子模型），优化了资源利用率，从而能够处理复杂任务。 在具体介绍MoE之前，先抛出MoE的一些表现【2】： 与密集模型相
大话MoE混合专家模型
MoE（Mixture of Experts），专家混合，就像是人工智能界的超级团队。想象一下，每个专家都有自己的拿手好戏，比如医疗问题找医生，汽车故障找机械师，做饭找大厨。MoE也是这样，它把难题拆分成小块，交给擅长处理特定问题的专家小组。这样一来，整个团队就能更高效、更精准地搞定各种复杂任务。就像是一群各有所长的专家联手，比单打独斗的通才解决问题的能力要强得多。 让我们看看下面的图表——我们
微软发布 Phi-3.5 系列模型，涵盖端侧、多模态、MOE；字节 Seed-ASR：自动识别多语言丨 RTE 开发者日报
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。 本期编辑：@SSN，@鲍勃 01 有话题的新闻
![[大模型]XVERSE-MoE-A4.2B Transformers 部署调用](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0ce237e542bd4989bd1e903d7efa40c3.png#pic_center)
[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