发布日期：2024-04-05 23:45 点击次数：76
“只需”10万好意思元，考核Llama-2级别的大模子。
尺寸更小但性能不减的MoE模子来了：
它叫JetMoE，来自MIT、普林斯顿等参谋机构。
性能妥妥跳跃同等边界的Llama-2。
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贾扬清转发
要知谈，后者但是数十亿好意思元级别的参预资本。
JetMoE发布即全齐开源，且学术界友好：仅使用公开数据集和开源代码，用虚耗级GPU就能进行微调。
不得说，大模子的打形资本，的确比东谈主们想的要低廉更多了。
Ps. Stable Diffusion前雇主Emad也点了赞：
10万好意思刀兑现Llama-2性能
JetMoE启发于ModuleFormer的疏淡激活架构。
（ModuleFormer，一种基于疏淡民众夹杂(SMoE)的模块化架构，可提无际模子效果和无邪性，前年6月建议）
它的扎看法层中仍然使用了MoE：
80亿参数的JetMoE一共有24个区块，每块包含2个MoE层，分歧是扎看法头夹杂 (MoA) 和MLP民众夹杂 (MoE）。
每个MoA和MoE层又有8个民众，每次输入token激活2个。
JetMoE-8B使用公开数据探求的1.25T token进行考核，学习率5.0 x 10-4，全局batch size为4M token。
具体考核决策免除MiniCPM（来自面壁智能，2B模子就能赶超Mistral-7B）的想路，共包含两阶段：
第一阶段使用线性预热的恒定学习率，用来容或边界开源预考核数据集的1万亿个token进行考核，这些数据集包括RefinedWeb、Pile、Github data等等。
第二阶段则使用指数学习率衰减，外汇配资用2500亿个token考核来自第一阶段数据集和超高质地开源数据集的token。
最终，团队使用96×H100的GPU集群，破耗2周时辰、约8万好意思元处理JetMoE-8B。
更多工夫细节将在不久后发布的工夫报告上揭露。
而在推理历程中，由于JetMoE-8B仅具有22亿个激活参数，因此设想资本大大镌汰——
同期，它还收成了可以的性能进展。
如下图所示：
JetMoE-8B在8个评测基准上获取了5个sota（包括大模子竞技场Open LLM Leaderboard），跳跃LLaMA-13B、LLaMA2-7B和DeepseekMoE-16B。
在MT-Bench基准上得分6.681，也跳跃了130亿参数的LLaMA2、Vicuna等模子。
作家先容
JetMoE一共4位作家，分歧是：
Yikang Shen
MIT-IBM Watson Lab参谋员，参谋标的NLP。
本硕毕业于北航，博士经验于Yoshua Bengio创办的Mila参谋机构。
国振 (Gavin Guo)
MIT博士在读， 参谋标的为3D成像的数据高效机器学习。
UC伯克利本科毕业，前年夏天算作学生参谋员加入MIT-IBM Watson Lab，导师为Yikang Shen等东谈主。
蔡天乐
普林斯顿博士在读生，本科毕业于北大应用数学和设想机科学，当今亦然Together.ai 的兼职参谋员，与Tri Dao伙同。
Zengyi Qin
MIT博士在读，同期在创业，MyShell的AI研发运用。
这家公司刚刚融资了1100万好意思元，投资者包括Transformer的作家。
