稀疏MoE:谷歌17年提出,在Switch Transformer和GShard中得到应用。对于每个输入,只激活一部分专家而不是全部专家,大大降低计算成本。 层级MoE:引入多层门控机制,先选择大类专家组,再在组内细选具体专家,形成决策树状结构。 条件计算MoE:特点是动态路由,根据输入特性实时决定计算路径,可以看作是MoE思想和条件计算的结合。
AlpacaEval上，也排到第15。目前这个新的MoE模型连个正式名字都还没有，社区一般称呼它为Mistral-7Bx8 MoE。但在大家期待的期待中，新MoE模型对比单体Mistral-7B的提升幅度，就应该像GPT-4对比GPT-3.5那样。但是注意了，有人提醒大家MoE对于本地运行来说不是太友好，因为更占内存 但更适合部署在云端，跨设备专家...
在第一种情况下，MoE 模型总体上不如具有相同计算能力的密集模型。然而，随着指令调优的引入（第二和第三种情况），FLAN-MoE_32B（Fine-tuned LAnguage Net，简写为 Flan，是一种经过指令调优的模型，Flan-MoE 即为指令调优 MoE）在四个基准任务上性能超过了 FLAN-PALM_62B，却只用了三分之一的 FLOPs。如下图...
MoE指令微调 FLAN-MoE研究提出：尽管将MoE的性能通过特定任务的微调转移到下游任务上存在挑战，但指令微调却能有效地与MoE模型协调一致。这展示了基于MoE的语言模型巨大的潜力。MoE 评估MoE模型的归纳偏置（Inductive bias）可能在困惑度（perplexity）之外还有其他效果，就像其他自适应模型（如Universal Transformer和AdaTape...
GPT-4 是科学和工程深度结合创新的结果,中间有无数的 tricks,对于外界,如果能了解 GPT-4 的结构就如同获得了最强模型的“炼丹秘方”。这篇内容十分详尽地给出了 GPT-4 的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、以及 MoE 模型等参数和信息细节。
编辑:编辑部 【新智元导读】前几日,一条MoE的磁力链接引爆AI圈。刚刚出炉的基准测试中,8*7B的小模型直接碾压了Llama 2 70B!网友直呼这是初创公司版的超级英雄故事,要赶超GPT-4只是时间问题了。有趣的是,创始…
众所周知，OpenAI的GPT3.5，GPT4就是MoE架构。大模型的参数越大，效果越好，但是推理速度就会越慢，...
国产开源MoE指标炸裂：GPT-4级别能力，API价格仅百分之一 明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 最新国产开源MoE大模型，刚刚亮相就火了。DeepSeek-V2性能达GPT-4级别，但开源、可免费商用、API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一。因此一经发布，立马引发不小讨论。从公布的性能指标来看，DeepSeek-V2的中文综合...
首个开源MoE大模型Mixtral 8x7B，已经达到甚至超越了Llama 2 70B和GPT-3.5的水平。（对，就是传闻中GPT-4的同款方案。）并且由于是稀疏模型，处理每个token仅用了12.9B参数就做到了这般成绩，其推理速度和成本也与12.9B的密集模型相当。消息一出，再次在社交媒体上掀起讨论热潮。OpenAI创始成员Andrej Karpathy第...
一夜之间，来自中国的大模型刷屏全网。DeepSeek-V3，一个拥有671B参数的MoE模型，吞吐量每秒高达60 token，比上一代V2直接飙升3倍。在多项基准测试中，V3性能直接与Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o相匹敌。在数学代码方面，DeepSeek-V3完全碾压GPT-4o。尤其是中文能力，全面领先国外的领先大模型。就看这闪电般的推理...