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简介
Yuan2.0-M32-hf-int8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。该模型通过采用新的路由网络——注意力路由器，提高了专家选择的效率，使得准确率比使用传统路由网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练，使用了2000亿个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%。该模型在编程、数学和各种专业领域展现出竞争力，并且只使用37亿个活跃参数，占总参数40亿的一小部分，每个token的前向计算仅为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，分别达到了55.9%和95.8%的准确率。
截图
产品特色
32个专家中只有2个活跃，提高效率
使用注意力路由器，提升准确率3.8%
从头开始训练，使用2000亿个token
训练计算量小，仅占同等规模密集模型的9.25%
在编程、数学等领域有竞争力
在MATH和ARC-Challenge基准测试中表现优异
使用教程
1. 配置环境，使用推荐的docker镜像启动Yuan2.0容器
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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文档进行详细部署以提供推理服务
5. 访问GitHub仓库获取更多信息
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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