标签：混合专家模型

华为提出了一种全新的方法来优化混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）的推理性能。这种方法通过解决专家网络负载不均衡的问题，显著提升了系统的效率和稳定性。 第一段 在当今深度学习领域，混合专家模型（MoE）因其卓越的性能而备受关注。MoE的核心理念是将不同的任务分配给特定的“专家”网络处理，从而提升整体系统的表现。然而，这种分配方式也带来了挑战——部分专家网络被频繁调用（热专家），而另一些则很少使用（冷专家）。这种负载不均衡现象会延长推理时间，并限制资源利用率和系统性能。 第二段 为了解决这一...

训练代码、中间checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。尽管大语言模型（LM）在各类任务中取得了显著进展，但在训练和推理方面，性能与成本之间的权衡仍然是一个问题。对于很多学者和开发者而言，高性能的语言模型由于高昂的成本而难以触及。一种改善成本-性能的方法是采用稀疏激活混合专家（MoE）。MoE在每一层都有多个专家，每次只激活其中的一部分，从而使得MoE模型比密集模型更高效。因此，许多前沿模型如Gemini-1.5和GPT-4等都采用了MoE。 然而，大多数MoE模型都是闭源的，即便有些模型公开了权重，但对于训练数据...

马斯克旗下的大模型Grok最近宣布开源，成为目前最大参数量的开源模型，拥有3140亿参数。Grok-1基于混合专家（MoE）架构，包含8个专家，其中两个专家在处理任务时被激活，激活参数量高达86B。尽管模型规模庞大，需要高性能GPU和内存支持，但Grok-1的开源代码和权重已在GitHub上发布，采用Rust编程语言和JAX框架。此外，Grok-1的embedding方式、窗口长度、vocab大小等技术细节也被公开。开源许可协议为Apache 2.0，允许商业使用。马斯克此举被认为是对OpenAI封闭政策的回应，同时特斯拉、SpaceX和Twitter等其他业务也在不断创新。