混合专家模型（Mixture of Experts：MoE）的前提是如果有一个复杂问题可以被拆分为多个领 域知识的简单问题，通过把各个领域问题分发各个领域的专家来解决，最后再汇总结论。它 由多个专业化的子模型（即“专家”）组合而成，每一个“专家”都在其擅长的领域内做出 贡献。混合专家模型 (MoEs)与稠密模型相比， 预...
可信大模型的评测体系– 开源模型能力榜单 从开源大模型的榜单结果可以看出,开源大模型的能力表现除了依赖模型参数量,还与版本迭代时间相关。 开源大模型在通用评测中的数学、推理能力上与商业模型有明显差距,并且在自主可控等方面存在风险。 5. GPT-4o:发力端侧 ...
它 由多个专业化的子模型(即“专家”)组合而成,每一个“专家”都在其擅长的领域内做出 贡献。 混合专家模型 (MoEs)与稠密模型相比, 预训练速度更快;与具有相同参数数量的模型相比, 具有更快的 推理速度;需要 大量显存,因为所有专家系统都需要加载到内存中;虽然在 微调 方面存在诸多挑战,但 对混合专家模型进行...
2024年人工智能行业专题报告:AI革命_机遇与风险 1.AI的本质:三大谬误和五大悖论 悖论1:莫拉维克悖论(Moravec’sParadox) 实现类似人类的高阶的认知任务(如推理和解决问题)需要很少的计算能力,但在模拟人类的基本感知和运动技能时却需要大量算力。 悖论2:脑科学悖论 计算机科学=硬件科学+软件科学;智能科学=脑科学+...