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搜索: MoE
清华团队革新MoE架构!像搭积木一样构建大模型,提出新型类脑稀疏模块化架构

探索更高效的模型架构, MoE是最具代表性的方向之一。 MoE架构的主要优势是利用稀疏激活的性质,将大模型拆解成若干功能模块,每次计算仅激活其中一小部分,而保持其余模块不被使用,从而大大降低了模型的计算与学习成本,能够在同等计算量的情况下产生性能优势。

来自主题: AI技术研报
2729 点击    2024-11-01 17:11
新视角设计下一代时序基础模型,Salesforce推出Moirai-MoE

自去年底以来,时序预测领域正在经历重大转型,从传统的「单一数据集训练单一模型」的模式逐步转向「通用预测基础模型」。

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2980 点击    2024-10-31 15:11
突破时间序列组合推理难题!南加大发布一站式多步推理框架TS-Reasoner

TS-Reasoner是一个创新的多步推理框架,结合了大型语言模型的上下文学习和推理能力,通过程序化多步推理、模块化设计、自定义模块生成和多领域数据集评估,有效提高了复杂时间序列任务的推理能力和准确性。实验结果表明,TS-Reasoner在金融决策、能源负载预测和因果关系挖掘等多个任务上,相较于现有方法具有显著的性能优势。

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4655 点击    2024-10-28 18:30
全球首次!时序大模型突破十亿参数,华人团队发布Time-MoE,预训练数据达3000亿个时间点

Time-MoE采用了创新的混合专家架构,能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集,为时序分析提供了丰富的训练资源,为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。

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3400 点击    2024-10-23 13:40
Jurgen、曼宁等大佬新作:MoE重塑6年前的Universal Transformer,高效升级

7 年前,谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年,谷歌又发布了 Universal Transformer(UT)。它的核心特征是通过跨层共享参数来实现深度循环,从而重新引入了 RNN 具有的循环表达能力。

来自主题: AI技术研报
8189 点击    2024-10-19 14:29