大语言模型中的MoE

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本篇内容主要介绍MoE架构的两个核心组件:专家(Experts)和路由器(Router)。这两个组件在典型的基于LLM的架构中发挥着关键作用。专家是负责执行特定任务的子模型,而路由器则负责决定哪些专家需要在给定任务中被激活,从而优化计算效率和模型表现。

新型大语言模型的预训练与后训练范式,Meta的Llama 3.1语言模型

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前言:大型语言模型(LLMs)的发展历程可以说是非常长,从早期的GPT模型一路走到了今天这些复杂的、公开权重的大型语言模型。最初,LLM的训练过程只关注预训练,但后来逐步扩展到了包括预训练和后训练在内的完整流程。后训练通常涵盖监督指导微调和对齐过程,而这些在ChatGPT的推广下变得广为人知。

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