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阿里巴巴一款小型 MoE 模型,只有 27 亿个激活参数,但性能与最先进的 7B 模型(如 Mistral 7B 和 Qwen1.5-7B)相匹配。
Qwen1.5-MoE是一个使用混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)架构的尖端人工智能模型。本文简要地用通俗语言解释了Qwen1.5-MoE的功能及其应用场景。
博客: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-moe/
HF: https://huggingface.co/Qwen
GitHub:https://github.com/QwenLM/Qwen1.5
地址:https://qwenlm.github.io/blog/qwen-moe/
LMSYS Org(由UC伯克利主导)的研究团队正在举行一场前所未有的大语言模型排位赛。
LMSYS Org 是一个开放的研究组织,由加州大学伯克利分校、圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学的学生与教师共同创立。该组织致力于通过开发开放数据集、模型、系统和评估工具,让每个人都能访问大型模型。他们的工作涵盖机器学习和系统方面的研究,包括训练大型语言模型并使其广泛可用,同时开发分布式系统来加速模型训练和推理过程。
过去一年,大语言模型在竞技场的排名浮沉:
GPT4 霸榜一整年!刚被opus超过
2023年5月 众多小厂开源选手百花齐放。但后续无力为继纷纷下榜
2023年8月 llama2登场
2023年9月 Claude2登场
2023年12月 GPT1106登场
2024年1月,Mistral登场
2024年3月,Claude3登场
地址:https://lmsys.org/
具备更强的推理能力和128,000词元的上下文长度,即将在
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