AutoMix 通过少样本小语言模型(SLM)提示消除了昂贵的验证器训练的需要,并且不需要预先访问所有输入查询。使用少至 50 个样本进行训练的路由器性能优于专门的模型。一些努力是组合不同的模型和外部工具来改进语言模型的推理时间 [Khattab et al., 2023, Press et al., 2022, Yao et al., 2022, Zhou et al....
此外,对 Pile-test 进行基于语言建模的评估,并使用比特/字节 (BPB) 作为度量标准,确保对具有不同token化器的模型进行公平比较。 下表是DeepSeek-V2 和其他开源模型的评估结果比较: 训练成本。由于 DeepSeek-V2 为每个 token 激活的参数更少,所需的 FLOPS 也比 DeepSeek 67B 少,因此从理论上讲,训练 DeepSeek...
本文介绍了实现一个稀疏混合专家语言模型(MoE)的方法,详细解释了模型的实施过程,包括采用稀疏混合专家取代传统的前馈神经网络,实现 top-k 门控和带噪声的 top-k 门控,以及采用 Kaiming He 初始化技术。作者还说明了从 makemore 架构保持不变的元素,比如数据集处理、分词预处理和语言建模任务。最后还提供了一个 Gi...
混合模态自回归语言模型（Chameleon）是一种先进的模型，它能够处理和生成文本与图像数据，实现了多模态信息的融合。该模型的工作流程主要包括混合模态预训练和混合模态生成两个阶段，通过统一的Transformer架构进行处理，预训练了大量的混合模态数据标记，使其在处理不同类型数据时具有灵活性和通用性。工作流程解读：混合模...
有限混合模型也可用于那些对个体聚类感兴趣的情况之外。首先,有限混合模型给出了整个子群的描述,而不是将个体分配到这些子群中。有时,有限混合模型只是提供了一种充分描述特定分布的手段,例如线性回归模型中存在异常值的残差分布。 无论建模者在采用混合模型时的目标是什么,这些模型的大部分理论都涉及到一个假设,即子...
混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据 序言 此外,它还特别适合处理带有被试内变量的实验和调查数据,因为该模型不需要假设样本之间测量独立,且通过设置斜率和截距为随机变量,可以分离自变量在不同情境中(被试内设计中常为不同被试)对因变量的作...
R语言混合模型 r语言混合同余发生器 1 实验简介 R简介及线性回归实验 熟悉R 语言基本语法 利用R 语言完成线性回归 2 实验内容 2.1 混合同余法 利用如下递推公式: 用混合同余法产生 ,编写一个函数,并利用该函数计算: 如果 , 。求 基本思路 利用递推公式编写函数,依次代入...
特定语言专家彼此隔离且缺乏交互。因此 Code-Switch 场景的跨语言上下文信息很容易丢失。 LR-MoE 针对之前工作存在的问题,本文引入基于帧级语种分类(LID)的稀疏路由,提出了一种计算高效的语种路由专家混合模型(LR-MoE)来同时建模单语和语码转换的多语言语音识别任务。
在高效扩展模型方面,混合专家(MoE)已成为现代大规模神经网络,特别是在自然语言处理(NLP)中的事实标准框架。大多数大型语言模型(LLM)都是基于transformer 架构,其中稀疏MoE被用来替换密集MLP块,采用Top-K稀疏门控MoE块。最近,最先进的开源和私有LLMs主要采用了稀疏MoE架构。这些模型在训练过程中通过MoE设计进行扩展,同时...
迄今为止,AI21 Labs的大型语言模型(LLM)技术一直基于transformer架构,与业界其他LLM技术无异。就在一年多前,公司推出了Jurassic-2 LLM系列,这是AI21 Studio自然语言处理(NLP)服务的一部分,同时也可通过API供企业集成使用。Jamba并非Jurassic的进阶版本,而是一种结合了SSM和transformer的全新混合模型。