一、RHO-1：不是所有的token都是必须的 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.07965.pdf 1. 不是所有token均相等：token损失值的训练动态。 ​ 使用来自OpenWebMath的15B token来持续预训练Tinyllama-1B，每1B token保存一个che…

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高端的模型往往只需最朴素的发布方式。 这个来自欧洲的大模型团队在12月8日以一条磁力链接的方式发布了Mixtral-8x7B，这是一种具有开放权重的**「高质量稀疏专家混合模型」**(SMoE)。 该模型在大多数基准测试中都优于Llama2-70B，相比之下推理速度快了6倍，同时在大多数标准基…

发表于：ICLR 2023 notable top 25%（相当于spotlight) 推荐指数: #paper/⭐⭐⭐ 论文链接: Task-customized Masked Autoencoder via Mixture of Cluster-conditional Experts | OpenReview poster链接：ICLR 2023 Task-customized Masked Auto…

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注意这篇论文没有代码，文章所谓的注意力是加性注意力，找scaled dot-product的伙计可以避坑了，但还是有值得学习的地方。 score是啥？ 这个score标量怎么计算得到，请假设一下x和z的值，计算演示一下 expert是…

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基于MoE技术的创新应用与商业化战略 小康康 2024/04/22 目录 一、项目概述

一、RHO-1：不是所有的token都是必须的 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.07965.pdf 1. 不是所有token均相等：token损失值的训练动态。 ​ 使用来自OpenWebMath的15B token来持续预训练Tinyllama-1B，每1B token保存一个che…