混合专家模型

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想做大模型开发前，先来了解一下MoE为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。大模型发展即将进入下一阶段但目前仍面临众多难题。为满足与日俱增的实际需求，大模型参数会越来越大，数据集类型越来越多，从而导致训练难度大增，同时也提高了推理成本。为了实现大模型的高效训练和推理，混合专家模型MoE便横空出世。

MoE-LLaVA:具有高效缩放和多模态专业知识的大型视觉语言模型视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步，使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的，每个专家网络都擅长特定任务的不同方面