主要是大模型有大力出奇迹的特征,就是模型参数量越大,理论上模型的效果会越好。可参数变大又会导致模型推理耗时增加、效率降低,而MoE模型在千亿、万亿参数量时依旧能表现出更快的推理速度,因此近两年在各个大模型场景中脱颖而出。 一、什么是MoE模型 MoE全称是“混合专家”,它由多个专家网络和一个门控网络组成…...
2024年，全球主流企业加快推出MoE大模型，1-5月发布千亿以上大模型均采用MoE优化架构，且数量超过近三年总和。MoE大模型架构凭借平衡大模型训推成本和计算效率等优势，更适合处理大规模数据和复杂任务，已成谷歌、OpenAI、阿里、腾讯等企业控制成本、提升模型性能、应对大模型“价格战”的新方向。MoE的内涵、优势、发展...
1. 大模型MoE的标准结构 在宏观上,大模型MoE遵循着一个发表于2017年(还是LSTM时代)的标准结构,Sparsely-Gated Mixture-of-Experts(MoE)。与搜推中的MMoE不同,大模型MoE的核心反而是缩写中没有包含的部分(中文名称“混合专家模型”也延续着英文缩写把稀疏两个字扔掉了),即Sparsely-Gated,没有Sparsity的MoE不是大...
Mixtral 8x7B的高效训练与推理效果曾引发AI社区对混合专家（MoE）模型的广泛关注，后来居上的国产开源大模型DeepSeek以及腾讯近期开源的Hunyuan-Large（基于Transformer的最大MoE模型）也选择了MoE框架路线。为何大语言模型总是离不开MoE的身影？借助50多个图例，数据科学家Maarten Grootendorst由浅入深多维度剖析了MoE模...
1. 把大问题分成小块; 2. 为每一块训练一个超级聪明的专家。 3. 引入一个决策者,也就是众所周知的门控模型,来选择应该由哪位专家带头。 4. 收集专家的意见和决策者的选择,提出最终的预测。 典型地,MoE 是一类transformer模型, 使用“稀疏”方法,其中每个输入只使用模型组件的一个子集。这种设置允许更有效的...
MoE和集成学习的思想异曲同工，都是集成了多个模型的方法，但它们的实现方式有很大不同。与MoE的最大不同的地方是集成学习不需要将任务分解为子任务，而是将多个基础学习器组合起来。这些基础学习器可以使用相同或不同的算法，并且可以使用相同或不同的训练数据。MoE模型本身也并不是一个全新的概念，它的理论基础...
特别是在大模型领域,MoE被视为一种重要的架构创新。 NLP领域:MoE被用于构建大规模的语言模型,如GPT系列模型的某些版本就采用了MoE架构。这些模型在多个NLP任务上取得了卓越的性能。 CV领域:在图像分类、目标检测等任务中,MoE架构也被证明是有效的。通过引入多个专家模型来处理图像的不同部分或特征,可以提高模型的...
Hunyuan-Large 整体模型效果 公开测评结果显示，腾讯混元 Large 在 CMMLU、MMLU、CEval、MATH 等多学科综合评测集以及中英文 NLP 任务、代码和数学等 9 大维度全面领先，超过 Llama3.1、Mixtral 等一流的开源大模型。技术创新点 MoE (Mixture of Experts)，也即混合专家模型，MoE 模型的每一层都包含多个并行的...
此次国内最大参数 MoE 开源，又是给生态贡献了一个助推低成本 AI 应用利器。引领文娱应用 借助在 AI 和 3D 领域的客户积累，元象也迅速将大模型推向商用。2023 年 11 月，元象成为全国最早一批、广东省前五获得《生成式人工智能服务管理暂行办法》国家备案的大模型，具备向全社会开放的产品能力。而在更早的 10 ...
近半年多以来，各类MoE大模型更是层出不穷。在海外，OpenAI推出GPT-4、谷歌推出Gemini、Mistral AI推出Mistral、连马斯克xAI的最新大模型Grok-1用的也是MoE架构。而在国内，昆仑万维也于今年4月17日正式推出了新版MoE大语言模型「天工3.0」，拥有4000亿参数，超越了3140亿参数的Grok-1，成为全球最大的开源MoE大模型...