三、核心亮点二：Mixture‑of‑Experts 架构——2 万亿参数的“隐藏实力”Llama 4 全系列都采用动态 MoE（Mixture‑of‑Experts）系统，将“专家混合”推向极致：工作逻辑：每次推理时，系统会动态激活 2–3 个专家模块，类似于汽车引擎的“气缸工作模式”，既保证了高效计算，又避免了全量激活带来的冗余开销。
将混合专家模型(Mixture of Experts:MoE)应用于大模型中似乎是不一个不错的想法,Mistral AI 发布的 Mistral 8x7B 模型在各项性能和参数上证明了这一点,使用了更少的参数却获得了远超于 Llama 2 的效果,这为大模型的发展提供了一种新的思路。 02 MoE 的核心思想:术有专攻 「学有所长,术有专攻」,古人早已将...
Llama 4 Maverick：侧重于多语言、图文融合及通用聊天场景，其设计在保证快速响应的同时兼顾精准的理解和生成能力。二、创新架构 —— Mixture of Experts (MoE)Llama 4的一大亮点在于采用了全新的**Mixture of Experts（MoE）**架构。这种架构的核心思想在于：选择性激活：模型总参数虽然非常庞大，但在每次推理时仅...
首先，这是 Meta 首次采用混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构。在 MoE 模型中，单个 token 仅激活总参数的一部分。Meta 表示，MoE 架构在训练和推理时计算效率更高，在固定训练 FLOPs 预算下，相比密集模型提供更高的质量。以 Llama 4 Maverick 模型为例，该模型拥有 170 亿激活参数和 4000 亿总参数。Met...
（1）MoE架构（Mixture of Experts）正式成为主流，显著提升了效率与规模。Llama 4 Maverick 用 17B 活跃参数打爆了比它大得多的模型，成本/性能比同类最佳。（2）原生多模态（Native Multimodality）设计（尤其是视觉），而非外挂式，深度融合语言与图像。这带来了跨模态理解力的质变，不是传统那种简单拼接。（3）...
回应新崛起的DeepSeek，Meta上周末公布第一个混合专家（mixture of experts，MoE）模型家族Llama 4，并同时开源4000亿参数的Maverick及1090亿参数的Scout，此外预览高达2兆参数量的Behemoth。Llama 4是Meta第一个以混合专家（mixture of experts，MoE）架构训练的模型家族。Llama 4训练数据涵盖包含大量文本、图像与视频，...
祝大家的 2025 年有个好的开始,新的一年一切顺利!为迎接新的一年,我终于完成了 2024 年 AI 研究亮点的第二部分。本篇涵盖了 2024 年下半年(7 月至 12 月)的多个重要主题,从混合专家模型(Mixture-of-Experts)到新的 LLM 精度缩放定律(Scaling laws),内容丰富多样。
将原来的Transformer架构改成近期新出的基于状态空间模型(SSM)的mamba架构;有的是在预训练微调方法上下手,通过采用少量精心策划的风格示例和精心设计的系统提示,对基础LLMs进行有效对齐的URIAL方法;还有一种方法就是对模型大而化之的处理方法,也就是本文要介绍的基于门控网络的混合专家模型(Mixture of Experts:MoE),...
Meta 同样在将自己与 DeepSeek 进行比较——同时还有 OpenAI 和 Alphabet Inc. 的 Google——并且还解决了其新 Llama 工具用户的成本问题。Meta 首次采用了 Mixture of Experts 架构，DeepSeek 曾有效使用该架构来降低模型成本。这种方法的优势在于更高的效率，MoE 系统将工作负载分割成更易管理的多个部分。
三款模型全部采用了当前炙手可热的MixtureofExperts(MoE,专家混合)架构,成为Meta首批大规模MoE模型。MoE的核心思想是将许多子模型(“专家”)集成到一个统一架构中,由一个路由(Router)网络在每次处理请求时动态选择少数几个相关“专家”参与推理,从而避免每次都动用模型的全部参数。 这种稀疏激活机制带来了巨大的效率...