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随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法，…
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这里带来模块化MoE将成为视觉多任务学习基础模型 UMass Amherst 淦创团队提出了 Mod-Squad 模型，它可以从多任务大模型中提取针对单一任务的相同性能小模型，在 Taskonomy 大数据集和 PASCALContext 数据集上取得了最佳效果。 多任务学习（MT…
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将多模态大模型稀疏化,MoE-LLaVA只有3B个稀疏激活参数，表现与LLaVA-1.5-7B在各种视觉理解数据集上相当，并且在物体幻觉基准测试中甚至超越了LLaVA-1.5-13B。 对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型…
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24年7月来自香港科技大学广州分校的论文“A Survey on Mixture of Experts”。 大语言模型 (LLM) 在从自然语言处理到计算机视觉等各个领域都取得了前所未有的进步。LLM 的强大之处在于其庞大的模型规模、广泛而多样的数据集以及训练过程中利用的巨大计算能力，所有…
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一、目录 定义：MOE架构代表类型如何解决expert 平衡的？而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型？基础架构优缺点不同MOE 模型实现方式、训练方法 二、实现 定义：MOE架构 MOE:混合专家模型，多个专家共同决策的模…
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MoE专家大模型汇总

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ST-MoE 的目的是设计稳定可迁移的稀疏专家模型。文章从稳定训练探索、微调性能假设、微调性能实践以及设计稀疏模型等多个方面为大家介绍稀疏专家模型。 ST-MoE 的目的是设计稳定可迁移的稀疏专家模型，做了这么几个工作： 1 对影响 MoE 模型训练质量-稳…
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