研究称华为盘古团队成功开发出基于昇腾算力训练的千亿级通用语言大模型 Pangu Ultra。在效果上，Pangu Ultra 在多个领域和评测上超越之前 Llama 405B 和 Mistral Large 2 等稠密模型，并可以与 DeepSeek-R1 等更大规模的稀疏模型一较高下。Pangu Ultra 是一个拥有 94 层架构、总参数量达 135B 的超大稠密模型。针...
成本可控:相比 100B、200B 甚至 670B 的巨型模型,32B 模型训练与推理资源需求显著更低,更适合在企业或研究机构内部复现、部署和迭代; 部署更友好:在单节点或小规模集群上即可运行,可应用于更多落地场景; MoE 替代探索:它也是对 M...
在大模型竞速进入推理能力深水区的 2025 年，一支神秘的团队悄然登场。他们不是来自一线大厂的 AI Lab，也没有高调预热和融资造势，而是在 Hugging Face 低调开源了一款 32B 的推理模型：AM-Thinking-v1。令人惊讶的是，这个中等规模的稠密模型，在多个关键推理评测中击败了 DeepSeek-R1，并与超大规模的 MoE 模型Q...
到了目前，电信又发布全球首个单体稠密万亿参数语义模型Tele-FLM-1T，成为国内首批发布稠密万亿参数大模型的机构。这一系列模型在算力资源的使用上仅消耗了业界普通训练方案的9%，展现出极高的算力能效。而据说，这个Tele-FLM-1T版本还即将开源。这将提供训练万亿稠密模型的技术参考，能有效解决万亿模型训练收敛难等问...
在大模型竞速进入推理能力深水区的 2025 年,一支神秘的团队悄然登场。他们不是来自一线大厂的 AI Lab,也没有高调预热和融资造势,而是在 Hugging Face 低调开源了一款 32B 的推理模型:AM-Thinking-v1。 令人惊讶的是,这个中等规模的稠密模型,在多个关键推理评测中击败了 DeepSeek-R1,并与超大规模的 MoE 模型Qwe...
本次的Qwen3除了传统的Dense（稠密）模型之外，还包含2个MoE专家激活模型——Qwen3-30B-A3B和Qwen3-235B-A22B。其实这并不是通义千问第一次发布MoE模型，在Qwen2时就有过一款57B-A14B；不过应该说是从DeepSeek之后才吸引了人们对MoE更多的关注。上图给出了选择不同模型的简单指导。235B-A22B（与671B相比）...
在大模型竞速进入推理能力深水区的 2025 年,一支神秘的团队悄然登场。他们不是来自一线大厂的 AI Lab,也没有高调预热和融资造势,而是在 Hugging Face 低调开源了一款 32B 的推理模型:AM-Thinking-v1。 令人惊讶的是,这个中等规模的稠密模型,在多个关键推理评测中击败了 DeepSeek-R1,并与超大规模的 MoE 模型Qwen3...
在Keras中,直接计算或逼近一个稠密模型的矩阵逆是一个复杂的任务,因为这通常涉及到求解非线性方程组,这在数学上是非平凡的。然而,可以通过一些间接的方法来近似求解矩阵的逆。以下是一些可能的方法: #...
本次的Qwen3除了传统的Dense(稠密)模型之外,还包含2个MoE专家激活模型——Qwen3-30B-A3B和Qwen3-235B-A22B。其实这并不是通义千问第一次发布MoE模型,在Qwen2时就有过一款57B-A14B;不过应该说是从DeepSeek之后才吸引了人们对MoE更多的关注。 上图给出了选择不同模型的简单指导。235B-A22B(与671B相比)...
稠密模型优化技术对比 一、引言 在当今的科技领域，稠密模型已经成为了众多研究和应用的核心。无论是在图像识别、自然语言处理还是其他相关领域，稠密模型都展现出了强大的性能。然而，随着模型规模的不断增大和复杂度的提升，优化技术变得至关重要。不同的优化技术有着各自的特点和适用场景，了解它们之间的差异对于有效...