从零训练3.87B MoE模型仅用86.5B token
开发者从零训练了3.87B总参数、1.45B激活参数的MoE模型Apex-2,仅用86.5B预训练token,HumanEval达43.9、MMLU仅28.6;DPO导致成绩下降被弃用,模型已开源。
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开发者从零训练了3.87B总参数、1.45B激活参数的MoE模型Apex-2,仅用86.5B预训练token,HumanEval达43.9、MMLU仅28.6;DPO导致成绩下降被弃用,模型已开源。
研究者把Transformer块删除重新表述为约束二元优化问题,并映射为Ising自旋玻璃模型,从而在无需逐一基准测试的情况下评估候选剪枝配置。在Llama-3.3-70B-Instruct上实现50%压缩时,MMLU得分比最佳同类方法高出近23个百分点。