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原標題：10萬美元訓出Llama-2級大模型！全華人打造新型MoE，賈揚清SD前CEO圍觀
關鍵字：模型,數據,嘉賓,峰會,博士
文章來源：量子位
內容字數：3602字

內容摘要：

豐色 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI“只需”10萬美元，訓練Llama-2級別的大模型。
尺寸更小但性能不減的MoE模型來了：
它叫JetMoE，來自MIT、普林斯頓等研究機構。
性能妥妥超過同等規模的Llama-2。
△賈揚清轉發要知道，后者可是數十億美元級別的投入成本。
JetMoE發布即完全開源，且學術界友好：僅使用公開數據集和開源代碼，用消費級GPU就能進行微調。
不得說，大模型的打造成本，真的比人們想的要便宜更多了。
Ps. Stable Diffusion前老板Emad也點了贊：
10萬美刀實現Llama-2性能JetMoE啟發于ModuleFormer的稀疏激活架構。
（ModuleFormer，一種基于稀疏專家混合(SMoE)的模塊化架構，可提高大模型效率和靈活性，去年6月提出）
它的注意力層中仍然使用了MoE：
80億參數的JetMoE一共有24個區塊，每塊包含2個MoE層，分別是注意力頭混合 (MoA) 和MLP專家混合 (MoE）。
每個MoA和MoE層又有8個專家，每次輸入token激活2個。
JetMoE-8B使用公開數據集中的1.25T tok

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