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...
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...
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...
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…
MoE最关键的组件：- 专家（Expert）：MoE层由许多专家、小型MLP或复杂的LLM（如 Mistral 7B）组成。- 路由器（Router）：路由器确定将哪些输入token分配给哪些专家。路由策略有两种：token选择路由器或路由器选择token。路由器使用softmax门控函数通过专家或token对概率分布进行建模，并选择前k个。MoE能够带来的好处：...
后来网友爆出 OpenAI 采用 MOE 重新设计了构架,导致性能受到影响,但是官方一直没有明确答复。 最近一段时间,很多 OpenAI 的用户反应,GPT-4 变傻了! 大家普遍认为 GPT-4 从 5 月份开始,生成内容的速度变快了,但是内容的质量下降很严重。 甚至有 OpenAI 论坛中的用户把自己生成的内容贴了出来,说对比 2 个月前...
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。
OpenAI通过使用混合专家（Mixture of Experts,MoE）模型来控制成本。GPT-4拥有16个专家模型，每个MLP专家大约有1110亿个参数。其中，有两个专家模型被用于前向传播。OpenAI用于GPT-4的算法，其实非常简单。模型中还有约550亿个参数，被用做注意力机制的共享。每次的前向传播推理（生成一个token）中，GPT-4只需要使用...
2、确实是混合专家模型。OpenAI 能够通过使用混合专家（MoE）模型来保持合理成本。他们在模型中使用了 16 个专家模型，每个专家模型大约有 111B 个参数。这些专家模型中的 2 个被路由到每个前向传递。3、MoE 路由：尽管文献中对于选择将每个 token 路由到哪个专家模型的高级路由算法进行了大量讨论，但据称 OpenAI ...
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...