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  • 手把手教你,从零开始实现一个稀少混合大师架构语言模型(MoE)

    本文介绍了实现一个稀少混合大师语言模型(MoE)的方法,详细解释了模型的实施过程,包括采用稀少混合大师取代传统的前馈神经网络,实现 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、分词预处理和语言建模任务。最后还提供了一个 GitHub 仓库链接,用于实现模型的整个过程,是一本不可多得的实战教科书。内容简介在混合大师模型 Mixtral 发布后,混合大师模型(MoE)越来越受到人们的关注。在稀少化的混合专

    2024年 2月 16日