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混合专家模型

  • 华为宣布开源盘古 7B 稠密和 72B 混合专家模型

    华为宣布开源盘古 7B 稠密和 72B 混合专家模型

    6 月 30 日消息，华为今日正式宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。 华为表示：“此举是华为践行昇腾生态战略的又一关键举措，推动大模型技术的研究与创新发展，加速推进人工智能在千行百业的应用与价值创造。” 盘古 Pro MoE 72B 模型权重、基础推理代码，已正式上线开源平台。 基于昇腾的超大规模 MoE 模型推理代码…
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  • 华为盘古模型亮相

    华为盘古模型亮相

    日前，华为盘古团队正式公布了昇腾原生的分组混合专家模型——「盘古 Pro MoE」。据盘古团队介绍： 混合专家模型（MoE）在大语言模型（LLMs）中逐渐兴起，该架构能够以较低计算成本支持更大规模的参数，从而获得更强的表达能力。这一优势源于其稀疏激活机制的设计特点，即每个输入 token 仅需激活部分参数即可完成计算。然而，在实际部署中，不同专家的激活频率存在严重的不均衡问题，一部分专家被过度调用…
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  • 月之暗面 Kimi 开源 Moonlight：30 亿 / 160 亿参数混合专家模型

    月之暗面 Kimi 开源 Moonlight：30 亿 / 160 亿参数混合专家模型

    2 月 24 日消息，月之暗面 Kimi 昨日发布了“Muon 可扩展用于 LLM 训练”的新技术报告，并宣布推出“Moonlight”：一个在 Muon 上训练的 30 亿 / 160 亿参数混合专家模型（MoE）。使用了 5.7 万亿个 token，在更低的浮点运算次数（FLOPs）下实现了更好的性能，从而提升了帕累托效率边界。 月之暗面称，团队发现 Muon 优化器可通过添加权重衰减、仔细调…
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