只激活3.8B参数，性能比肩同款7B模型！训练微调都能用，来自微软
只激活3.8B参数，性能比肩同款7B模型！训练微调都能用，来自微软只需激活60%的参数，就能实现与全激活稠密模型相当的性能。
来自主题: AI技术研报
9772 点击 2024-07-18 16:44
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只需激活60%的参数，就能实现与全激活稠密模型相当的性能。
让大小模型相互博弈，就能实现生成内容可读性的提升！
当我们不停在CoT等领域大下苦功、试图提升LLM推理准确性的同时，OpenAI的对齐团队从另一个角度发现了华点——除了准确性，生成答案的清晰度、可读性和可验证性也同样重要。
自回归解码已经成为了大语言模型（LLMs）的事实标准，大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数，但只能得到一个token，导致其生成昂贵且缓慢。
视频生成也能参考“上下文”？！
AI侵权又来了……
近期，关于多模态大模型的研究如火如荼，工业界对此的投入也越来越多。
假如你有闲置的设备，或许可以试一试。
最核心的Claude 3.5编码系统提示，火遍Reddit社区。就在刚刚，原作者发布了进化后的第二版，有的网友已经将其加入工作流。
MoE已然成为AI界的主流架构，不论是开源Grok，还是闭源GPT-4，皆是其拥趸。然而，这些模型的专家，最大数量仅有32个。最近，谷歌DeepMind提出了全新的策略PEER，可将MoE扩展到百万个专家，还不会增加计算成本。