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简介
Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型，其中2个是活跃的。提出了一种新的路由网络——注意力路由，用于更高效的专家选择，提高了3.8%的准确性。该模型从零开始训练，使用了2000B个token，其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力，仅使用3.7B个活跃参数，每个token的前向计算量仅为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，准确率分别达到了55.9%和95.8%。
截图
产品特色
混合专家(MoE)模型，拥有32个专家，其中2个活跃
采用新的注意力路由网络，提高模型选择专家的效率
从零开始训练，使用了2000B个token，训练计算量低
在编码、数学和专业领域表现出色，具有竞争力
在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越其他模型
模型操作仅使用3.7B个活跃参数，计算效率高
使用教程
1. 配置环境，推荐使用Yuan2.0-M32的最新docker镜像
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2. 根据提供的脚本进行数据预处理
3. 使用示例脚本进行模型预训练
4. 参考vllm的详细部署计划进行推理服务部署
5. 查看GitHub仓库以获取更多信息和文档
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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