1 ST-MoE 论文解读: 1.1 背景:提高稀疏模型的实用性和可靠性 稀疏专家神经网络 (Sparse expert neural networks) 是一种在保证模型训练和推理的成本不显著增加的情况下,大幅度提升模型容量的方法,这种方法可以说很好地体现了大模型的优势,并为当今常用的静态神经网络架构提供了有效的替代方案。 这种方法的特点是:不...
论文名称：ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models 论文地址：未提供 1.1 背景：提高稀疏模型的实用性和可靠性 稀疏专家神经网络通过动态选择每个输入使用哪些参数，实现大幅度提升模型容量，保持成本不显著增加。然而，稀疏模型在预训练和微调任务间存在性能差异，这影响了其实用性与...
by Moe 2023-09-05 in STM32 MCUs Products • latest reply by KDJEM.1 2023-09-06 2023-09-05 Hello everyone,I am trying to connect the Quad-SPI Flash "SST26VF064B" to my MCU STM32H733ZGT6. I followed the tutorial provided by ST on YouTube (The Video calls "MOOC - External...
证券时报e公司讯,据阿里通义千问消息,今天,通义千问团队开源首个MoE模型,名为Qwen1.5-MoE-A2.7B。对比当前最好的7B参数模型,Qwen1.5-MoE-A2.7B取得了与之相当的性能,且显著降低了训练成本和推理时间。
8 1.5万字的论文终于写完了✌️纪念一下😁 1.5万字的论文终于写完了✌️纪念一下😁 9 睡在鱼缸里🤗 睡在鱼缸里🤗 18 像小狗一样吐舌头👅猫奴们你们的猫主子也这样吗? 像小狗一样吐舌头👅猫奴们你们的猫主子也这样吗? 10 防咬秘密武器哈哈哈哈哈😂 防咬秘密武器哈哈哈哈哈😂...
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阿里通义千问开源首个MoE模型 e公司讯,据阿里通义千问消息,今天,通义千问团队开源首个MoE模型,名为Qwen1.5-MoE-A2.7B。对比当前最好的7B参数模型,Qwen1.5-MoE-A2.7B取得了与之相当的性能,且显著降低了训练成本和推理时间。