字節跳動豆包團隊開源MoE架構優化技術:可將大模型訓練效率提升1.7倍
3月10日消息,據報道,字節跳動旗下豆包大模型團隊近日宣布了一項關于混合專家(MoE)架構的重要技術突破,并決定將這一成果開源,與全球AI社區共享。
這一技術通過一系列創新方法,成功將大模型的訓練效率提升了約1.7倍,同時顯著降低了訓練成本,降幅高達40%。這一突破為大規模模型訓練提供了更高效、更經濟的解決方案。
該技術已在字節跳動的萬卡集群訓練中得到實際應用。內部數據顯示,自采用該技術以來,已累計節省了數百萬GPU小時的訓練算力。這不僅驗證了技術的實際效果,也進一步凸顯了字節跳動在AI技術研發領域的領先地位。
對于此次開源的決定,豆包大模型團隊希望通過分享這一技術,推動整個AI社區在模型訓練效率方面的共同進步。開源不僅有助于加速行業技術發展,還能為更多研究者和開發者提供寶貴的資源,進一步推動人工智能技術的創新與應用。
開源地址:https://github.com/bytedance/flux
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