生成式 AI 的成本主要来源于以下几个方面: 数据收集与处理:高质量的数据集是训练有效AI模型的基础,而收集、清洗和标注数据需要大量的人力物力成本。 计算资源:训练先进的AI模型需要强大的计算力,这直接关联到昂贵的硬件设备和电力消耗。 研发投入:持续的技术创新需要资金支持研发团队,进行算法优化和新功能开发。
微软、清华提出多头混合专家MH-MoE | 稀疏混合专家(SMoE)模型可在不显著增加训练和推理成本的情况下扩展模型容量,但存在以下两个问题:专家激活率低,只有一小部分专家被激活用于优化;缺乏对单个 token 中多个语义概念的细粒度分析能力。来自微软、清华大学的研究团队提出了多头混合专家(MH-MoE),它采用多头机制将每个 ...