♂️ 真正的 MoE 与 FrankenMoE 创建一个 FrankenMoE 结论 References 翻译自 Maxime Labonne 的“Create Mixtures of Experts with MergeKit” 原文地址: mlabonne.github.io/blog 由于Mixtral 的发布,专家混合(MoE) 架构在近几个月开始流行。这种架构提供了一个有趣的权衡:以增加 VRAM 使用为代价获得更...
Maxime LLM实践.5:利用MergeKit构建混合专家模型(Mix of Experts, 或 FrankenMoEs)随着Mixtral的崛起,混合专家(MoE)架构近年来备受瞩目,它以牺牲部分VRAM换取性能提升。以往,MoE都是从零开始训练,但现在,有了Arcee的MergeKit库,我们有机会通过整合预训练模型来创建MoE,即所谓的FrankenMoEs。这种...
Mixture-of-Experts(MoE)方法的局限性:MoE方法通过只激活一部分参数来减少LLMs的计算足迹,但MoE通常在完全同步的方式下训练,并且随着专家数量的增加,通信成本也会增加。 BTX方法通过结合Branch-Train-Merge和Mixture-of-Experts的优势,同时减少它们的不足,提供了一种更高效的训练方法。具体来说,BTX首先并行异步地训练...
我们希望通过共享模型来推动新技术和应用的发展,这些技术和应用可以受益于广泛的行业和领域。 论文原文《Mixtral of Experts》
A21 Labs宣布开源520亿参数的全新混合专家大模型(Mixture of Experts,MoE)Jamba:单个GPU的上下文长度是Mixtral 8x7B的三倍 A21实验室是一家以色列的大模型研究机构,专门从事自然语言处理相关的研究。就在今天,A21实验室开源了一个全新的基于混合专家的的大语言模型Jamba,这个MoE模型可以在单个GPU上支持最高140K上下文...
Mixtral-8x22B模型是一个稀疏混合专家大模型(sparse Mixture-of-Experts,SMoE),总参数量1410,每次推理激活其中的390亿参数。 Mixtral-8x22B的主要特点总结如下: 支持多语言,在英语、法语、意大利语、德语和西班牙语上非常流程(实际测试也能支持基本的中文) ...
2023年12月11日,MistralAI 正式发布 Mistral-8x7B-MoE,可以在 huggingface 下载基础模型mistralai/Mix...
让一个网络模型结构有多条分支,每条分支代表一个Expert(专家),每个Expert都有其擅长的领域,当具体任务来临时,可以通过一个门空位Gate来具体选择采用哪一个或者哪几个Experts进行计算,这样的好处就是让每个Expert更专注特定领域,降低了不同领域数据对权重学习的干扰。当然在训练MoE模型时也要注意各个Experts负载均衡,防止...
Mistral AI 发布了Mixtral 8x7B,这是一个高质量的稀疏专家混合模型(SMoE),具有开放权重(注意,这里不是“开源”,后者需要训练代码、数据集和文档)。它根据Apache 2.0许可。Mixtral在大多数基准测试中优于Llama …