是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型(Large Language Model),使用混合专家模型(MoE,Mixture-of-experts)架构 python github 加载 数据 使用阿里云 PAI 平台云上一键部署 DeepSeek-V3 模型 DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的 MoE(Mixture-of-Experts)大语言模型,总参数量为6710亿,每个 token 激活的参数...
import tensorflow as tf from deepctr.feature_column import build_input_features, input_from_feature_columns from deepctr.layers.utils import combined_dnn_input from deepctr.layers.core import PredictionLayer, DNN from tensorflow.python.keras.initializers import glorot_normal from tensorflow.python.keras....
FastMoE 是以 PyTorch 插件的方式实现的,Python 部分分为三层:(1)核心层是通用的 FMoE 模块,它实现了 scatter-expert-gather 的计算模式。专家网络由用户定义,支持任意的神经网络模块,它的输入是某个专家网络的整个批量数据,输出的整个批量数据经过专家网络后对应的输出。(2)模型层是 FMoETransformerMLP 模块,它...
.github/workflows Create python-publish.yml Jul 14, 2020 mixture_of_experts Revert "weighting is already done when computing combine_tensor" Aug 22, 2023 .gitignore Initial commit Jul 14, 2020 LICENSE Initial commit Jul 14, 2020 README.md redirect Sep 13, 2023 ...
76万亿个参数，包含16个专家模型，每个模型大约有1110亿个参数。其中可能有Python专家、高级图像解析专家...
Python davidmrau/mixture-of-experts Star1.1k Code Issues Pull requests PyTorch Re-Implementation of "The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer" by Noam Shazeer et al.https://arxiv.org/abs/1701.06538 pytorchmoere-implementationmixture-of-expertssparsely-gated-mixture-of-experts ...
就拿最新发布的deepseek-V3开源模型来说,它里面就用到了MOE架构。 在其MOE架构中,引入了路由专家 (Routed Experts) 和共享专家 (Shared Experts)。主要是用来激活那些参数需要被更新。 路由专家中主要是用来选择参数进行激活。对于每个输入的token,只有一部分路由专家会被选中来参与计算。这个选择过程是由一个门控机...
多任务学习(Multi-task Learning)便由此而生,在多任务学习中,希望通过一个模型可以同时学习多个目标。然而在多任务学习中,多个任务之间通常存在着或是彼此联系或是巨大差异的现象,这就导致了多任务模型常常效果不佳。Google于2018年提出了Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型[1]来对任务之间相互关系建模。
质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user...
OOM Caused by Token Distribution Imbalance when Training From ScratchMoE suffers from a severe load imbalance issue when the router is under-trained, leading to the model easily running out of memory (OOM), which typically occurs in the first 100~300 steps when training from scratch. Therefore,...