
华为:让DeepSeek的“专家们”动起来,推理延迟降10%!
华为:让DeepSeek的“专家们”动起来,推理延迟降10%!要问最近哪个模型最火,混合专家模型(MoE,Mixture of Experts)绝对是榜上提名的那一个。
要问最近哪个模型最火,混合专家模型(MoE,Mixture of Experts)绝对是榜上提名的那一个。
DeepSeek 开源周的第三天,带来了专为 Hopper 架构 GPU 优化的矩阵乘法库 — DeepGEMM。这一库支持标准矩阵计算和混合专家模型(MoE)计算,为 DeepSeek-V3/R1 的训练和推理提供强大支持,在 Hopper GPU 上达到 1350+FP8 TFLOPS 的高性能。
DeepSeek 本周正在连续 5 天发布开源项目,今天是第 2 天,带来了专为混合专家模型(MoE)和专家并行(EP)打造的高效通信库 — DeepEP。就在半小时前,官方对此进行了发布,以下是由赛博禅心带来的详解。
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。
一个是开源,一个是MoE (混合专家模型)。 开源好理解,在大模型火热之后,加入战局的腾讯已经按照它自己的节奏开源了一系列模型,包括混元文生图模型等。
AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题,跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性,通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力,且在泛化能力上符合Scaling Law。
最近 ACL 2024 论文放榜,扫了下,SMoE(稀疏混合专家)的论文不算多,这里就仔细梳理一下,包括动机、方法、有趣的发现,方便大家不看论文也能了解的七七八八,剩下只需要感兴趣再看就好。
最近ACL 2024 论文放榜,扫了下,SMoE(稀疏混合专家)的论文不算多,这里就仔细梳理一下,包括动机、方法、有趣的发现,方便大家不看论文也能了解的七七八八,剩下只需要感兴趣再看就好。
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而,当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
拒绝赛博朋克,千呼万唤始出来。为了兑现牛逼,马斯克最近下了血本:Grok-1宣布开源。据官方信息,这是一个参数高达3140亿的混合专家模型,是目前所有开源模型中规模最大的。