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元象首个MoE大模型开源：4.2B激活参数，效果堪比13B模型
元象发布XVERSE-MoE-A4.2B大模型 ， 选择业界最前沿的混合大师模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，让海量中小企业、研究者和开发者可在元象高功能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。GPT3、Llama与XVERSE等主流大模型发展遵循规模理论（Scaling Law）， 在模型训练和推理的过程中，…- 6
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手把手教你，从零开始实行一个希罕混淆大师架构谈话模型（MoE）
本文介绍了实行一个希罕混淆大师谈话模型（MoE）的方法，详细解释了模型的实施历程，包括采用希罕混淆大师取代传统的前馈神经搜集，实行 top-k 门控和带噪声的 top-k 门控，以及采用 Kaiming He 初始化技术。作者还说明了从 makemore 架构保持不变的元素，比如数据集处理、分词预处理和谈话建模任务。最后还提供了一个 GitHub 仓库链接，用于实行模型的整个历程，是一本不可多得的…- 8
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