近期，字節(jié)跳動的豆包大模型團隊宣布了一項關(guān)于混合專家（MoE）架構(gòu)的重要技術(shù)進展，并向開源社區(qū)分享了這一成果。據(jù)悉，該技術(shù)專注于提升大模型的訓(xùn)練效率，在實際應(yīng)用中取得了顯著效果。
具體而言，該技術(shù)通過一系列創(chuàng)新手段，成功地將大模型的訓(xùn)練效率提高了約1.7倍。同時，這一優(yōu)化還帶來了成本上的顯著節(jié)省，據(jù)估算，成本降低幅度達到了40%。這一技術(shù)突破無疑為大規(guī)模模型訓(xùn)練帶來了福音。
該技術(shù)已經(jīng)在字節(jié)跳動的萬卡集群訓(xùn)練中得到了實際應(yīng)用。據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，自采用該技術(shù)以來，已經(jīng)累計節(jié)省了數(shù)百萬GPU小時的訓(xùn)練算力。這一成就不僅證明了技術(shù)的有效性，也彰顯了字節(jié)跳動在AI技術(shù)研發(fā)方面的實力。
對于此次開源的決定，字節(jié)跳動豆包大模型團隊表示，他們希望通過分享這一技術(shù)，推動整個AI社區(qū)在模型訓(xùn)練效率方面的進步。他們相信，開源合作是推動技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展的重要途徑。
業(yè)內(nèi)專家對這一技術(shù)進展給予了高度評價。他們認為，這一優(yōu)化技術(shù)的開源，將為大模型訓(xùn)練領(lǐng)域帶來新的活力，有望推動更多高效、低成本的訓(xùn)練方法的出現(xiàn)。同時，這也體現(xiàn)了字節(jié)跳動作為科技企業(yè)的責任感和擔當。
