MoE
字节跳动豆包UltraMem架构将大模型推理成本降低83%
字节跳动豆包大模型团队今日宣布,成功研发出全新稀疏模型架构UltraMem,该架构有效解决了MoE(混合专家)模型推理时的高额访存问题,推理速度较MoE提升2-6倍,推理成本最高可降低83%。 这一突破性进展为大模型的高效推理开辟了新路径。 UltraMem架构在保证模型效果的前提下,成功解决了MoE架构推理时的访存瓶颈。
2/12/2025 2:04:00 PM
AI在线
豆包提出全新稀疏模型架构 UltraMem,推理成本较 MoE 最高可降 83%
实验结果表明,训练规模达 2000 万 value 的 UltraMem 模型,在同等计算资源下,可同时实现业界领先的推理速度和模型性能,为构建数十亿规模 value 或 expert 开辟了新路径。
2/12/2025 12:58:01 PM
清源
别TM浪费算力了,这样才能最大限度发挥deepseek的潜能 - MOE
最近几周自学deepseek原理 应用 实践,一些成果,和大家分享:小众关心的,deepseek核心技术原理;大众关心的,提示词要怎么写;今天和大家聊聊,deepseek的核心机制之一的混合专家MOE。 什么是混合专家MOE? 混合专家,Miture of Experts,该模型思路不再追求大而全,转而追求多而专精。
2/10/2025 9:00:00 AM
58沈剑
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