破解MoE模型“规模越大,效率越低”困境!中科院自动化所提出新框架
破解MoE模型“规模越大,效率越低”困境!中科院自动化所提出新框架大模型参数量飙升至千亿、万亿级,却陷入“规模越大,效率越低” 困境?中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”,开启动态“组队学习”。
大模型参数量飙升至千亿、万亿级,却陷入“规模越大,效率越低” 困境?中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”,开启动态“组队学习”。
今天,蚂蚁百灵大模型团队正式开源其最新 MoE 大模型 ——Ling-flash-2.0。作为 Ling 2.0 架构系列的第三款模型,Ling-flash-2.0 以总参数 100B、激活仅 6.1B(non-embedding 激活 4.8B)的轻量级配置,在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 40B 级别 Dense 模型和更大 MoE 模型的卓越性能。
gpt5来临前夕,oai疑似发布的小模型gpt-oss 120B的架构图已经满天飞了。难得openai要open一次,自然调动了我的全部注意力机制。本来以为oai还要掏出gpt2意思意思,结果看到了一个120B moe。欸?!
超大规模MoE模型(如DeepSeek),到底该怎么推理才能做到又快又稳。现在,这个问题似乎已经有了标准答案——华为一个新项目,直接把推理超大规模MoE背后的架构、技术和代码,统统给开源了!
字节对MoE模型训练成本再砍一刀,成本可节省40%! 刚刚,豆包大模型团队在GitHub上开源了叫做COMET的MoE优化技术。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次,他们把MoE模型内核库开源了,支持FP8专为Hopper GPU设计,低延迟超高速训练推理。
本周,在阿里云通义千问 Qwen 团队提交的一篇论文中,研究人员发现了目前最热门的 MoE(混合专家模型)训练中存在的一个普遍关键问题,并提出一种全新的方法——通过轻量的通信将局部均衡放松为全局均衡,使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。
元象XVERSE发布中国最大MoE开源模型:XVERSE-MoE-A36B,该模型总参数255B,激活参数36B,达到100B模型性能的「跨级」跃升。
微软Phi 3.5系列上新了!mini模型小而更美,MoE模型首次亮相,vision模型专注多模态。
前几天,普林斯顿大学联合Meta在arXiv上发表了他们最新的研究成果——Lory模型,论文提出构建完全可微的MoE模型,是一种预训练自回归语言模型的新方法。