独家支持MoE大模型一键训练,达观大模型管理平台两大全新功能发布

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独家支持MoE大模型一键训练,达观大模型管理平台两大全新功能发布
独家支持MoE大模型一键训练,达观大模型管理平台两大全新功能发布
 

重点标签 曹植MoE模型GPT-4Mixtral8x7BMoE架构LLMP

文章摘要


曹植MoE模型全新上线
达观大模型管理平台推出了曹植MoE模型,支持私有化部署和一键训练,具备SFT微调、模型量化、封装服务接口等功能。该模型在中文场景进行了优化,相比Mixtral 8x7B,不仅支持多语种,还在长文本和多语种场景下表现更优。

GPT-4架构猜想
GPT-4作为机器学习领域的前沿模型,拥有强大的语言理解、生成和逻辑推理能力。尽管OpenAI未公开其技术细节,但据George Hotz透露,GPT-4可能是一个由8个专家模型组成的混合模型,每个模型参数量达2200亿。

Mixtral 8x7B原理
Mixtral 8x7B是一个基于稀疏专家混合网络的开源大语言模型,采用Decoder-Only架构。它通过路由器网络选择专家网络处理token,实现了高效的参数使用和推理速度。

MoE架构介绍
MoE(Mixture of Experts)架构通过将模型分为多个专家模块,由门控机制动态选择处理输入数据的专家。这种结构提高了模型的灵活性和泛化能力,有效减少了参数规模。

MoE的好处
MoE架构能够为大型语言模型添加可学习参数,而不增加推理成本。它支持并行计算,有效利用GPU并行能力,帮助降低训练时间,提高效率。

LLMP实现曹植MoE模型全流运维实践
达观大模型管理平台LLMP提供了一站式的模型管理解决方案,包括数据集管理、模型微调、服务封装上线和Prompt指令自定义等功能,降低了模型优化的门槛,提高了用户体验。

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原文作者: AIGC开放社区

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