Yuan2.0-M32-hf-int8

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。

需求人群:

"Yuan2.0-M32-hf-int8模型适合需要处理大量数据和复杂任务的开发者和研究人员,尤其是在编程、数学和专业领域。它的高效率和准确性使其成为这些领域的理想选择。"

使用场景示例:

用于开发复杂的编程项目,提高代码生成的准确性

在数学问题求解中提供精确的计算和推理

应用于专业领域的知识获取和文本生成

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

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

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