当然如果你本身拥有更大更好的大模型,那么就可以用标准的知识蒸馏来进行模型蒸馏,利用KL散度,对教师模型和学生模型输出概率分布之间的差异进行训练学习。 将更大模型的效果蒸馏到小模型上,会比硬训练的效果要理想,但首先要有一个可获取网络各层logits的大&好&强的模型。 训练1-2B参数规模使我痛并快乐 训练1-2B...
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大模型话题下的优秀答主 Google最新开源Gemma模型 | Gemma模型主要涉及2B和7B两个版本模型,处处对比Llama2~ Paper:链接 HF:链接 2024年应该会落地不少1-2B参数规模的大模型吧! 百模大战之中,有哪些 10-20 亿参数... #LLM(大型语言模型)#开源大模型#谷歌 (Google) ...
国内首个!DeepSeekMoE——面向混合专家的大语言模型探索 论文地址:链接 在大型语言模型时代,混合专家(MoE)是一种有前景的架构,用于在扩大模型参数时管理计算成本。然而,传统的MoE架构(如GShard)在确保专家专业化方面面临挑战,即每个专家都获得非重叠和集中的知识。为此,作者提出了DeepSeekMoE架构,以实现终极专业化的专...
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