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Tencent Hunyuan Large
Tencent Hunyuan Large
目标受众为AI领域的研究者、开发者和企业，特别是那些需要处理大规模语言模型训练和推理的专业人士。混元大模型的高性能和开源特性，使其成为探索和优化未来AI模型的理想选择。
AI模型模型训练与部署#人工智能#自然语言处理#计算机视觉#科学任务#混合专家模型#开源普通产品开源
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简介
Tencent-Hunyuan-Large（混元大模型）是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家（MoE）模型，拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展，特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源，旨在激发更多研究者的创新灵感，共同推动AI技术的进步和应用。
截图
产品特色
高质量合成数据：通过合成数据增强训练，学习到更丰富的表示，处理长上下文输入，并更好地泛化到未见数据。
KV缓存压缩：采用分组查询注意力（GQA）和跨层注意力（CLA）策略，显著减少了KV缓存的内存占用和计算开销，提高了推理吞吐。
专家特定学习率缩放：为不同专家设置不同的学习率，确保每个子模型都能有效地从数据中学习，并为整体性能做出贡献。
长上下文处理能力：预训练模型支持高达256K的文本序列，Instruct模型支持128K的文本序列，显著提升了长上下文任务的处理能力。
广泛的基准测试：在多种语言和任务上进行广泛实验，验证了Hunyuan-Large的实际应用效果和安全性。
推理框架：提供配套Hunyuan-Large模型的vLLM-backend推理框架，支持超长文本场景和FP8量化优化，节省显存并提升吞吐。
训练框架：支持huggingface格式，支持用户采用hf-deepspeed框架进行模型精调，并利用flash-attn进行训练加速。
使用教程
1. 访问Tencent-Hunyuan-Large的GitHub页面，下载模型和相关代码。
2. 根据README文档中的指引，安装必要的依赖和环境。
3. 使用提供的推理框架vLLM-backend进行模型推理，或使用训练框架进行模型训练和精调。
4. 根据具体应用场景，调整模型参数和配置，以获得最佳性能。
5. 在实际项目中部署模型，利用混元大模型的强大能力解决具体问题。
6. 参与开源社区，与其他开发者和研究者共同优化和创新混元大模型。
流量来源
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