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在當(dāng)下MoE架構(gòu)模型可能成為主流趨勢的背景下，918博天娱乐官网大模型管理平臺為了滿足用戶多樣化模型管理需求，此次帶來了2大內(nèi)容更新，除了更大參數(shù)量級的70B曹植模型，更重量級的是上線全新曹植MoE模型，獨家支持在平臺上完成MoE大模型私有化部署、一鍵訓(xùn)練，支持用戶對曹植MoE模型進(jìn)行和常規(guī)模型同樣的SFT微調(diào)、模型量化（支持INT8、INT4、INT3、INT2）、封裝服務(wù)接口、Prompt指令定制等運維流程，曹植MoE模型相比Mixtral更優(yōu)的特點在于曹植MoE模型不光支持多語種，而且全面支持中文（Mixtral 8x7B不支持中文），并在中文場景做了針對性的訓(xùn)練優(yōu)化，使得模型在長文本、多語種或眾多垂直場景中發(fā)揮出更優(yōu)、更強(qiáng)勁的性能。

曹植MoE模型全新上線

引起瘋狂猜想的GPT-4架構(gòu)

近年來，人工智能領(lǐng)域開展迅猛，基于Transformer或類Transformer架構(gòu)的大模型在自然語言處理、圖像識別等任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能，其中基于GPT-3.5（1750億參數(shù)）在chat場景微調(diào)的應(yīng)用ChatGPT橫空出世、火爆全網(wǎng)、成功出圈，在多個層面上ChatGPT成為一個現(xiàn)象級別的人工智能應(yīng)用。自 GPT-4 問世以來，人們不斷驚艷于它強(qiáng)大的涌現(xiàn)能力，包括出色的語言理解能力、生成能力、邏輯推理能力等等，這些能力讓 GPT-4 成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最前沿的模型之一，然而，OpenAI 至今未公開 GPT-4 的任何技術(shù)細(xì)節(jié)，訓(xùn)練單個擁有巨大參數(shù)（千億甚至萬億級別）的大模型需要耗費最大人力和財力，只有少數(shù)巨頭公司才有財力物力能夠獨立完成。

2023年6月，美國知名黑客George Hotz在接受一家名為 Latent Space 的 AI 技術(shù)播客的采訪時提到GPT-4其實是一個混合模型。具體來說，GPT-4 采用由 8 個專家模型組成的集成系統(tǒng)，每個專家模型都有 2200?億個參數(shù)，比 GPT-3.5 的 1750?億參數(shù)量略多一些，這么算來GPT-4 實際有8 x 220B = 1.76萬億參數(shù)，這些子模型經(jīng)過了針對不同數(shù)據(jù)和任務(wù)分布的訓(xùn)練。

歷代gpt模型參數(shù)概覽

隨著MoE架構(gòu)的嶄露頭角，我們看到了一種新的可能性，即順利獲得組合多個中等規(guī)模的模型，同樣能夠達(dá)到更大模型的效果。最近在大模型開源社區(qū)中備受矚目的，除了采用與Gemini相同技術(shù)構(gòu)建的Gemma，另一個備受關(guān)注的模型便是Mixtral 8x7B。這個由一家法國公司推出的新架構(gòu)模型在推出后迅速引起了巨大的討論。

Mixtral8x7B原理

Mixtral 8x7B 是基于編碼器（Decoder-Only）架構(gòu)的稀疏專家混合網(wǎng)絡(luò)（Sparse Mixture-Of-Experts，SMoE）開源大語言模型，使用 Apache 2.0?協(xié)議發(fā)布。它的獨特之處在于對于每個 token，路由器網(wǎng)絡(luò)選擇八組專家網(wǎng)絡(luò)中的兩組進(jìn)行處理，并且將其輸出累加組合，因此雖然 Mixtral 8x7B 擁有總共 47B 的參數(shù)，但每個 token 實際上只使用13B的活躍參數(shù)，推理速度與13B模型相當(dāng)。

Mixtral 8x7B 支持多種語言，包括法語、德語、西班牙語、意大利語和英語（注：Mixtral有個明顯弊端為不支持中文），支持的上下文長度為32K token，并且在所有的評估的基準(zhǔn)測試中均達(dá)到或優(yōu)于 Llama-2-70B 和 GPT-3.5，特別是在數(shù)學(xué)、代碼生成和多語言基準(zhǔn)測試中，Mixtral 大大優(yōu)于 Llama-2-70B。

Mixtral 8x7B性能測試

最令人矚目的是，Mixtral 8x7B用更少的參數(shù)量就達(dá)到了Llama 2和chatGPT3.5的水平。這一突破性的進(jìn)展引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注，許多專業(yè)人士紛紛表示，MoE架構(gòu)的出現(xiàn)將在未來產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。既然MoE架構(gòu)能力這么出眾，那么

什么是MoE？

MoE即Mixture of Experts-專家混合模型，2013年12月，第一篇提出在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用MoE的論文是《Learning Factored Representations in a Deep Mixture of Experts》。2017年1月，Google Brain團(tuán)隊發(fā)表論文《Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer》，真正意義上將MoE應(yīng)用到超大參數(shù)規(guī)模模型之上。

MoE架構(gòu)的核心思想是將模型分為若干個專家模塊，每個專家負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)的一部分。而后，一個門控機(jī)制負(fù)責(zé)動態(tài)選擇哪個專家模塊應(yīng)該負(fù)責(zé)當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)。這種模塊化的結(jié)構(gòu)不僅有效減少了模型的參數(shù)規(guī)模，還提高了模型的靈活性和泛化能力。

MoE結(jié)構(gòu)

MoE最關(guān)鍵的組件

專家（Expert）：MoE層由許多專家、小型MLP或復(fù)雜的LLM（如 Mistral 7B）組成。
路由器（Router）：路由器確定將哪些輸入token分配給哪些專家。

路由策略有兩種：token選擇路由器或路由器選擇token。

路由器使用softmax門控函數(shù)順利獲得專家或token對概率分布進(jìn)行建模，并選擇前k個。

MoE能夠帶來的好處

每個專家都可以專門處理不同的任務(wù)或數(shù)據(jù)的不同部分。
MoE構(gòu)架能向LLM添加可學(xué)習(xí)參數(shù)，而不增加推理成本。
可以利用稀疏矩陣的高效計算
并行計算所有專家層，以有效利用GPU的并行能力
幫助有效地擴(kuò)展模型并減少訓(xùn)練時間。以更低的計算成本取得更好的結(jié)果！

與傳統(tǒng)的單一大模型相比，MoE架構(gòu)具有更好的可擴(kuò)展性。由于專家模塊的獨立性，可以方便地增加或減少專家的數(shù)量，從而靈活應(yīng)對不同規(guī)模和復(fù)雜度的任務(wù)。這使得MoE模型在適應(yīng)各種場景時更加高效，成為了許多研究者和工程師關(guān)注的焦點。

MoE架構(gòu)的興起也意味著開源社區(qū)將迎來新的開展契機(jī)。在MoE模型的基礎(chǔ)上，開發(fā)者可以更輕松地構(gòu)建適應(yīng)特定任務(wù)的模型，從而加速人工智能技術(shù)的傳播和落地。這將有助于人工智能技術(shù)的普及化，使更多行業(yè)和領(lǐng)域受益于其應(yīng)用。

在當(dāng)前的技術(shù)開展趨勢下，MoE架構(gòu)很可能在2024年成為主流。Mixtral 8x7B的成功表明，MoE架構(gòu)能夠在不損失性能的前提下，顯著降低訓(xùn)練和推理的資源成本。除了Mixtral 8x7B，還有許多其他公司和研究組織也在持續(xù)探索MoE架構(gòu)的潛力。隨著對該技術(shù)的深入理解和不斷改進(jìn)，MoE模型將逐漸取代傳統(tǒng)的大型模型，成為各類應(yīng)用領(lǐng)域的首選。

LLMP實現(xiàn)曹植MoE模型全流運維實踐

用戶可在918博天娱乐官网大模型管理平臺LLMP上完成MoE模型微調(diào)的數(shù)據(jù)集管理、模型SFT微調(diào)，服務(wù)封裝上線、Prompt指令自定義等運維流程。

數(shù)據(jù)集管理

918博天娱乐官网大模型管理平臺LLMP是一款可為各種類GPT模型給予模型優(yōu)化的全方位工具。它以降低模型優(yōu)化門檻、提高用戶體驗為目標(biāo)，為企業(yè)用戶給予了一站式的模型管理解決方案。

零門檻優(yōu)化

與傳統(tǒng)的大模型優(yōu)化相比，“曹植”平臺以零門檻優(yōu)化為特色。用戶無需具備深厚的編碼技能，只需簡單的幾步操作，即可完成對模型效果的優(yōu)化。這一特點使得即便非專業(yè)人員也能輕松上手，實現(xiàn)模型的快速、高效管理。

靈活的模型訓(xùn)練

平臺支持用戶根據(jù)業(yè)務(wù)需求，靈活進(jìn)行模型訓(xùn)練。用戶可以使用歷史優(yōu)質(zhì)、合規(guī)的專業(yè)內(nèi)容構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，選擇基礎(chǔ)模型及版本、模型訓(xùn)練方式和數(shù)據(jù)集，輕松調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)。這一靈活性使得模型更好地適應(yīng)不同應(yīng)用場景需求。

手把手式引導(dǎo)

“曹植”平臺注重用戶體驗，給予了手把手式的引導(dǎo)。用戶只需按流程輕松點選基礎(chǔ)模型及版本、模型訓(xùn)練方式及訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，快速調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)，就能完成模型微調(diào)配置并上線全新服務(wù)。這一引導(dǎo)方式減少了用戶在操作過程中的迷茫感，使得模型管理更為直觀。

定制化服務(wù)

平臺允許用戶根據(jù)業(yè)務(wù)需求自定義prompt指令，供上層業(yè)務(wù)應(yīng)用調(diào)用。這使得模型輸出更為貼合實際需求的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，進(jìn)一步提高了模型在特定業(yè)務(wù)場景下的適應(yīng)性。

專業(yè)內(nèi)容支持

“曹植”平臺可與其他專業(yè)領(lǐng)域模型結(jié)合，采用最前沿的RAG技術(shù)，支持從大量文檔、圖片、表格中挖掘、分析和提煉內(nèi)容，使得大語言模型輸出內(nèi)容更為專業(yè)、深度。這一特性讓企業(yè)用戶更加輕松獲取專業(yè)領(lǐng)域的知識。