盘古-Σ

打破MoE训练效率与性能瓶颈,华为盘古稀疏大模型全新架构LocMoE出炉

2023 年 12 月,首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布,在多种基准测试中,其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B,而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能,稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。MoE 的广泛应用,使得在计算成本相对不变的条件下,模型容量能够得到显著扩展。此特性无疑使得 MoE 成为推动 LLM 发展的关键技术。MoE 设计的初衷,是使模型的学习更加 “术业有专攻”,其有效性已得到业界肯定。然而现有 MoE
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