更多面试题的获取方式请留意我的昵称或看评论区MoE的优点：提高预训练速度：MoE模型能够在比稠密模型更少的计算资源下进行有效的预训练，这意味着在相同的计算预算下，可以显著扩大模型或数据集的规模，并且通常能够更快地达到与稠密模型相同的性能水平。更快的推理速度：由于在推理

近年来，人工智能大模型（LLMs）的研究不断深入，衍生出了多个热门方向，聚焦提升模型的性能、适应性与应用场景，推动了技术的突破与革新。今天为大家梳理一下AI顶会上的五大热门研究方向，希望为那些专注大模型方向的研究者带来一些灵感和参考。Part.01检索增强生成（RAG）大模型虽然在生

MixtralKitMixtralKit:探索Mixtral模型的强大工具包MixtralKit是一个专为MistralAI公司开发的Mixtral-8x7B-32KMoE模型设计的开源工具包。它为研究人员和开发者提供了一套完整的解决方案,用于探索、评估和应用这一强大的语言模型。本文将深入介绍MixtralKit的主要特性、使用方

本文是LLM系列文章，针对《ACloserLookintoMixture-of-ExpertsinLargeLanguageModels》的翻译。仔细研究大型语言模型中的专家混合摘要1引言2前言：混合专家3概述4静态参数分析5动态行为分析6讨论7相关工作8结论9局限性摘要专家混合（MoE）因其

知乎：北方的郎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/691070810翻译自：https://www.superannotate.com/blog/mixture-of-experts-vs-mixture-of-tokens事实证明，LLM的表现与模型大小和可扩展性呈正相关。这种扩展伴随着计算资源的扩展，也就是说，模型越大，成本就越高。基于参数计

前言家人们！微软又用爱发电了！一觉醒来，微软发布了最新的小模型三兄弟：Phi-3.5-MoE-instructPhi-3.5-mini-instructPhi-3.5-vision-instruct三兄弟的表现可以说是相当的不错，其中，Phi-3.5-MoE在基准测试中击败了Llama3.18B、Mistral-Nemo-12B，Gemini1.5Flash。在推理能力方面它也优

本文是LLM系列文章，针对《MIXLORA:EnhancingLargeLanguageModelsFine-TuningwithLoRA-basedMixtureofExperts》的翻译。MIXLORA：通过基于LoRA的专家混合来增强大型语言模型的微调摘要1引言2相关工作3MIXLORA4实验5结论摘要微调大型语言模型（LLM）

1.MoE的特点及为什么会出现MoE1.1MoE特点         MixtureofExperts（MoE，专家混合）【1】架构是一种神经网络架构，旨在通过有效分配计算负载来扩展模型规模。MoE架构通过在推理和训练过程中仅使用部分“专家”（子模型），优化了资源利用率，从而能够处理复杂任务。   

 PerfXCloud注册地址：www.perfxcloud.cn今日，在PerfXCloud重磅更新支持llama 3.1 405B之后，其平台再度实现重大升级！目前，已顺利接入被誉为全球最强的MOE大模型DeepSeek-V2，已在PerfXCloud（澎峰云）官网的体验中心对平台用户免费开放体验。DeepSeek-V2 DeepSeek-V2是强大的

前置知识MOE(MixerOfExpert)moe的主要原理是替换attention层后的MLP层,通过将不同类型的token按照门控单元计算出的概率分配给最大概率处理的专家网络处理,对比单一MLP更适合处理复杂多样化的数据集.主要思想和集成学习感觉很像,而且扩展性(遇到新的目标任务可以新增专家网

AI生成   欢迎来到雲闪世界。大型语言模型(LLM)无疑席卷了科技行业。它们的迅速崛起得益于来自维基百科、网页、书籍、大量研究论文以及我们喜爱的社交媒体平台的用户内容的大量数据。数据和计算密集型模型一直在狂热地整合来自音频和视频

探索混合专家（MoE）模型预训练：开源项目实操Mantaverse 来自知乎​目录收起MOE模型是什么实现Moe模型实现步骤拆解1.初始化和形状调整2.计算路由器的logits3.初始化和创建专家掩码4.循环计算专家层输出5.恢复形状并返回结果预训练效果对比DeepseekMoE结语

MOE模型混合专家调度机制详解引言在大规模机器学习和深度学习应用中，模型的复杂性和计算需求日益增长。为了解决单个专家模型在特定任务上的局限性，MixtureofExperts(MoE)架构应运而生。MoE模型通过组合多个专家模型，能够在保持高效率的同时，实现对复杂数据分布的高效建

利用选择功能publicModelObjectEnumeratorgetAllWeldsFromModel(){ModelObjectEnumerator.AutoFetch=true;ObjectFilterExpressions.TypeobjectType=newObjectFilterExpressions.Type();NumericConstantFilterExpressionWeld

这篇文章中，我简要实现一下大语言模型的MOE模块。MOE模块位于每个GPT层中，位于注意力模块的后面，每个MOE模块包含若干个MLP模块作为专家。这些专家是稀疏的，也就是每次选择部分来调用，并不会调用全部，从而节省宝贵的算力。首先定义一些常量，通常应该在模型配置文件里面。bs=5#批

1、古人云：闻道有先后，术业有专攻！每个人的能力范围是有限的，不可能360行，行行都精通！所以搞研究都会选一个细分领域深耕，争取在这个领域做到世界top级别的泰斗！一个团队，内部也都是在各个领域擅长的人组成，比如前端、ui、后端、算法、运维、运营等，大家互相配合，完成既定目标！本人多年前做

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：持续火爆！！！《AIGC面试宝典》已圈粉无

目录概MoE训练ShazeerN.,MirhoseiniA.,MaziarzK.,DavisA.,LeQ.,HintonG.andDeanJ.Outrageouslylargeneuralnetworks:Thesparsely-gatedmixture-of-expertslayer.ICLR,2017.概Mixture-of-Experts(MoE).MoE通过一gatingnetwork选择不同的exp

transformers库里面的modeling_mistral.pyMistralModel((embed_tokens):Embedding(32000,4096)(layers):ModuleList((0-1):2xMistralDecoderLayer((self_attn):MistralSdpaAttention((q_proj):Linear(in_features=4096,out_features=4096,

1.背景根据本qiang~最新的趋势观察，基于MoE架构的开源大模型越来越多，比如马斯克的Grok-1(314B),Qwen1.5-MoE-A2.7B等，因此想探究一下MoE里面的部分细节。此文是本qiang~针对大语言模型的MoE的整理，包括原理、流程及部分源码。2.MoE原理MoE的流行源于”欧洲的OpenAI”Mistral

由于Mixtral的发布，专家混合(MoE)架构在最近几个月变得流行起来。虽然Mixtral和其他MoE架构是从头开始预训练的，但最近出现了另一种创建MoE的方法：Arcee的MergeKit库可以通过集成几个预训练模型来创建moe。这些人通常被称为frankenMoEs或MoErges，以区别于预先训练的MoEs。在本文中，我

发现好像没人写wp,虽然很简单但是写一个....题目 分析下载文件打开，习惯首先丢到ExeinfoPE里看看有没有壳 没有壳的样子那放心丢到IDA(64-bit)里面 一进去就看到很有嫌疑的字符串，F5查看反汇编代码 刚好是main函数，左边的函数列表里函数很少，而且一个一个点进去也

为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。大模型发展即将进入下一阶段但目前仍面临众多难题。为满足与日俱增的实际需求，大模型参数会越来越大，数据集类型越来越多，从而导致训练难度大增，同时也提高了推理成本。为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便

原作： 塞缪尔·弗兰德引言：为最强大的语言模型铺平道路的核心技术 使用Dall-E生成的图像稀疏混合专家模型(MoE)已成为最新一代LLMs的核心技术，例如OpenAI的GPT-4、MistralAI的Mixtral-8x7等。简而言之，稀疏MoE是一种非常强大的技术，因为理论上，它允许我们以O(1)的

视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步，使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据，实现对多媒体内容的复杂理解