AI交流(进群备注:GLaM)

GLaM(通用语言模型)是由谷歌开发的稀疏激活大型语言模型,采用混合专家架构(MoE),总参数达1.2万亿但每次推理仅激活970亿参数。在29个NLP基准测试中超越GPT-3,尤其擅长零样本/单样本学习,训练能耗仅为GPT-3的1/3。其1.6万亿标记的训练数据来自网页、书籍和维基百科,使用TPUv4进行高效训练,但存在17个测试集数据污染事件可能影响可靠性。
GLaM的特点:
- 1. 1.2万亿参数混合专家架构(64专家/层×32层)
- 2. 推理时仅激活8%参数(970亿),计算效率高
- 3. 零样本/单样本学习在80%-90%任务中优于GPT-3
- 4. 训练能耗比GPT-3低67%,推理计算量减半
- 5. 支持GSPMD编译器跨设备扩展
- 6. 涵盖语言生成/理解/问答/推理等29类NLP任务
GLaM的功能:
- 1. 数字助理的对话生成与语义理解
- 2. 搜索引擎的开放领域问答优化
- 3. 大规模文本生成与自动摘要
- 4. 低能耗场景的NLP模型部署
- 5. 多专家系统联合决策应用
- 6. 学术研究的基准模型对比
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Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 是由 Mistral AI 开发的开源指令跟随模型,基于 Mixtral-8x7B-v0.1 架构,采用混合专家(MoE)设计,包含 8 个 7B 参数的专家,总参数量约为 46.7B。该模型支持 32k 令牌的上下文长度,能够处理英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。在 MT-Bench 基准测试中得分 8.3,表现出色,特别适合需要指令跟随的应用场景。模型通过 Hugging Face transformers 库加载,支持 GPU 加速,生成文本的能力强大且灵活。
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