字节跳动豆包团队开源MoE架构优化技术:可将大模型训练效率提升1.7倍

内容摘要快科技3月10日消息,据报道,字节跳动旗下豆包大模型团队近日宣布了一项关于混合专家(MoE)架构的重要技术突破,并决定将这一成果开源,与全球AI社区共享。这一技术通过一系列创新方法,成功将大模型的训练效率提升了约1.7倍,同时显著降低了训练

快科技3月10日消息,据报道,字节跳动旗下豆包大模型团队近日宣布了一项关于混合专家(MoE)架构的重要技术突破,并决定将这一成果开源,与全球AI社区共享。

这一技术通过一系列创新方法,成功将大模型的训练效率提升了约1.7倍,同时显著降低了训练成本,降幅高达40%。这一突破为大规模模型训练提供了更高效、更经济的解决方案。

该技术已在字节跳动的万卡集群训练中得到实际应用。内部数据显示,自采用该技术以来,已累计节省了数百万GPU小时的训练算力。这不仅验证了技术的实际效果,也进一步凸显了字节跳动在AI技术研发领域的领先地位。

对于此次开源的决定,豆包大模型团队希望通过分享这一技术,推动整个AI社区在模型训练效率方面的共同进步。开源不仅有助于加速行业技术发展,还能为更多研究者和开发者提供宝贵的资源,进一步推动人工智能技术的创新与应用。

开源地址:https://github.com/bytedance/flux

字节跳动豆包团队开源MoE架构优化技术:可将大模型训练效率提升1.7倍

 
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