腾讯混元开源两大新模型:3890 亿参数最大 MoE,3D 大模型生成资产...
开源Hunyuan-Large:最大参数的MoE架构模型腾讯Hunyuan-Large(混元Large)模型总参数量389B,激活参数量52B,上下文长度高达256K,公开测评结果显示,在CMMLU、MMLU、CEval、MATH等多学科综合评测集以及中英文NLP任务、代码和数学等9大维度上,腾讯混元Large全面领先,超过Llama3.1、Mixtral等一流...
腾讯开源“最大”大模型:如果你也相信MoE,那咱们就是好朋友
而2024年11月5日，腾讯再次开源了最新的MoE模型Hunyuan-Large（混元Large），一个至今全行业公开发布出来的最大参数的MoE架构的模型。据腾讯介绍，腾讯混元Large模型总参数量389B，激活参数量52B，上下文长度高达256K，公开测评结果显示，腾讯混元Large在CMMLU、MMLU、CEval、MATH等多学科综合评测集以及中英文NLP...
腾讯发布最大开源MoE模型,3890亿参数免费可商用
Hunyuan-Large技术报告MoE的ScalingLaw直接上公式：C≈9.59ND+2.3×108D其中C表示计算预算（单位FLOPs），N表示激活参数数量，D表示训练数据量（单位tokens）。与传统密集模型的计算预算公式C=6ND相比，MoE模型公式的差异主要体现在两个方面：一是系数从6增加到9.59，反映了MoE额外的路由计算开销，...
腾讯混元又来开源,一出手就是最大MoE大模型
然而,随着模型规模的扩大,如何在保持高性能的同时优化资源消耗成为关键挑战。为了应对这一挑战,腾讯混元团队率先采用混合专家(MoE)模型架构,最新发布的Hunyuan-Large(Hunyuan-MoE-A52B)模型,是目前业界已经开源的基于Transformer的最大MoE模型,拥有389B总参数和52B激活参数。本次腾讯混元-Large共计...
腾讯开源最大MoE大语言模型!3D大模型同时支持文/图生成,晒混元...
相比同构MoE腾讯混元Pro,今年9月发布的异构MoE混元Turbo将推理效率提升1倍以上,成本下降50%,解码速度快20%。多模态理解大模型混元-V也在持续升级,解锁文字、图像、3D、视频等更多模态,今年8月在SuperCLUE-V多模态理解评测基准总榜中排名第一。文生图方面,今年5月,腾讯混元全面开源业界首个中文原生DiT架构文生图...
腾讯发布开源MoE大语言模型Hunyuan-large:总参数398B为业内最大
腾讯发布开源MoE大语言模型Hunyuan-large：总参数398B为业内最大快科技11月5日消息，腾讯今日宣布推出业界参数规模最大、效果最好的开源MoE大语言模型Hunyuan-Large(www.e993.com)2024年11月12日。Huanyuan-large模型的总参数量为389B、激活参数为52B、训练token数量为7T、最大上下文长度为256K、词表大小为12.8w。在技术创新方面，Hunyuan-...
安卓黄油游戏网站 SSTM.MOE|可乐在线阅读免费阅读
安卓黄油游戏网站SSTM.MOE|可乐在线阅读免费阅读文/郑义山西艺考各类专业考试陆续开启1、kejianbuzhuizhu、budanao,shangxialoutikaoyouxing,huxianglirangbudeyongji,bucongloutidefushoushangxiahua,xingzhiguaiwanchu,yaofangmanjiaobu,yufangxiangzhuang;...
新视角设计下一代时序基础模型,Salesforce推出Moirai-MoE
目前虽然有不少基础模型已经提出,但如何有效地在高度多样化的时序数据上训练基础模型仍是一个开放问题。近期,来自Salesforce、新加坡国立大学、香港科技大学(广州)的研究者以模型专家化这一全新视角作为抓手,设计并提出了下一代时序预测基础模型Moirai-MoE。该模型将模型专业化设计在token这一细粒度运行,并且以...
腾讯发布开源MoE大语言模型Hunyuan-Large
腾讯发布开源MoE大语言模型Hunyuan-Large观点网讯:11月5日,腾讯公司宣布推出业界参数规模最大、效果最好的开源MoE大语言模型Hunyuan-Large,标志着该公司在人工智能领域取得重大进展。该模型的总参数量达到389B,激活参数为52B,训练token数量为7T,最大上下文长度为256K。
追问daily | 地中海饮食减缓脑衰老;多读一年书,也无法保护大脑...
多读一年书,也无法保护大脑结构█AI行业动态干细胞疗法首现阿尔茨海默病改善迹象腾讯发布全球最大开源MoE模型█AI研发动态海马CA1区域综合模型揭示神经网络的动态特性基于AI的语音分析技术实现痴呆症风险评估突破AI模型在基因组研究中潜藏误导性风险