论文系统地开发了在内存有限GPU条件下运行大规模MoE语言模型的技术。论文的主要目标是在桌面级硬件上进行推理(生成词元)，而该硬件上只能容纳MoE型聊天助手Mixtral-8x7B-Instruct的部分专家。为此:论文观察了MoE语言模型在tokens之间访问其专家的方式，并发现几个规律:i)一些专家在相邻tokens之间被重用，ii)模型的隐状...
代码如下:https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/deepspeed/moe/sharded_moe.py 可以达到更低的loss 西门宇少:对MoE大模型的训练和推理做分布式加速——DeepSpeed-MoE论文速读 DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale DeepSeek-v2 https:/...
agent ai transformers moe llama gpt lora quantization language-model mistral fine-tuning peft large-language-models llm rlhf instruction-tuning chatglm qlora qwen llama3 Updated Apr 21, 2025 Python vllm-project / vllm Sponsor Star 45.5k Code Issues Pull requests Discussions A high-throughpu...
论文提出了一个以MoE为中心的卸载(offloading)方法,并探索了混合量化(mixed quantization)对困惑度和语言理解任务性能的影响。论文评估了所提出的策略,结果表明与现有的方法相比,显著提高在消费级硬件上了生成速度,包括免费的Google Colab。 论文的方法为在资源受限的硬件上大MoE语言模型的推理提供了一个实用的解决方案,...
moe tests .gitignore .gitmodules README.md requirements.txt setup.py README NOTE Thetensorrt-llm-moewill be take over by sglang-project team(https://github.com/sgl-project), and the code will be moved tosgl-project/tensorrt-llm-moe. ...
Deepspeed-moe代码: https://github.com/microsoft/Megatron-DeepSpeed/blob/main/megatron/model/transformer.py einsum简介: https://zhuanlan.zhihu.com/p/542625230 Deepspeed-moe论文: https://arxiv.org/abs/2201.05596 moe并行博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/681154742 作者:sunstrikes 出处:https://www...
主要评估MoE 和密集 LLM 在 6.4B、12.6B 和 29.6B 三个规模上的速度-准确度比较。在每个规模上,采用 Chinchilla 的tokens-对-参数比 (Hoffmann[2022]) 20:1 来确定相应密集模型的训练tokens数。总计算预算由密集模型的训练步骤时间和总训练步骤数相乘确定。根据这个预算,设计 MoE 并确定步骤时间和训练步骤,固定...
可以参考开源项目:github.com/yangjianxin1 5. 答疑解惑 (1) 问:MoE 8*7B的模型是56B参数? 答:MoE 8*7B的参数量是47B,而不是56B,原因是每一层除了8个专家网络外,其他层均是复用的。 (2) 问:MoE的基础模型是Mistral 7B? 答:不是,MoE的模型架构与Mistral 7B相同,但其中的FFN替换为了8个FFN,且MoE...
3.3Deepseek-MOE 单独梳理一篇文章:假如给我一只AI:Deepseek-MOE架构图解(V1->V2->V3) 3.4Qwen-MOE 【持续更新】 https://qwenlm.github.io/blog/qwen-moe/ 3.5 Nvidia-MOE 【持续更新】 3.6 Grok-MOE 【持续更新】 3.7 Skywork-MOE 【持续更新】 ...
如此一来,它的效率就比常规的非 MoE 47B 参数模型高多了。 来自论文《Mixtral of Experts》 让专家专业化 有趣的问题来了:这些专家能否展现出任何特定于任务或 token 的模式?不幸的是,作者没能观察到特定于具体主题的专业性,如 GitHub、Arxiv、Mathematics、Wikipedia 等数据集。 但是,作者却观察到了一个有趣...