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(中英文字幕)专家混合大型语言模型(LLM)- 用简单的术语解释MoE
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专家混合(MoE)模型用三个简单的例子解释。MoE模型基于这样的观察:语言模型可以分解为更小的、专门化的子模型,或称为“专家”,这些专家专注于输入数据的不同方面,从而实现更高效的计算和资源分配。 自2017年MoE模型问世以来,我们一直探索其发展,直到2023年的最新进展(MoE的指令调整)。 'Mistral new torrent Mixtral 8x7B'表明了一个由8个Mistral 7B模型组成的MoE。我们将简单解释什么是MoE系统?它是如何运作的,以及我们为什么选择构建MoE而不是密集型LLM? Mixtral 8x7B配置: 'dim': 4096, 'n_layers': 32, 'head_dim': 128, 'hidden_dim': 14336, 'n_heads': 32, 'n_kv_heads': 8, 'norm_eps': 1e-05, 'vocab_size': 32000, 'moe': { 'num_experts_per_tok': 2, 'num_experts': 8 未经证实的信息:GPT-4拥有8个专家,每个专家拥有1110亿参数。
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