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丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
“只需”10万美元，训练Llama-2级别的大模型。
尺寸更小但性能不减的MoE模型来了：
它叫JetMoE，来自MIT、普林斯顿等研究机构。
性能妥妥超过同等规模的Llama-2。
△贾扬清转发
要知道，后者可是数十亿美元级别的投入成本。
JetMoE发布即完全开源，且学术界友好：仅使用公开数据集和开源代码，用消费级GPU就能进行微调。
不得说，大模型的打造成本，真的比人们想的要便宜更多了。
Ps. Stable Diffusion前老板Emad也点了赞：
JetMoE启发于ModuleFormer的稀疏激活架构。
（ModuleFormer，一种基于稀疏专家混合(SMoE)的模块化架构，可提高大模型效率和灵活性，去年6月提出）
它的注意力层中仍然使用了MoE：
80亿参数的JetMoE一共有24个区块，每块包含2个MoE层，分别是注意力头混合 (MoA) 和MLP专家混合 (MoE）。
每个MoA和MoE层又有8个专家，每次输入token激活2个。
JetMoE-8B使用公开数据集中的1.25T token进行训练，学习率5.0 x 10-4，全局batch size为4M token。
具体训练方案遵循MiniCPM（来自面壁智能，2B模型就能赶超Mistral-7B）的思路，共包含两阶段：
第一阶段使用线性预热的恒定学习率，用来自大规模开源预训练数据集的1万亿个token进行训练，这些数据集包括RefinedWeb、Pile、Github data等等。
第二阶段则使用指数学习率衰减，用2500亿个token训练来自第一阶段数据集和超高质量开源数据集的token。
最终，团队使用96×H100的GPU集群，花费2周时间、约8万美元搞定JetMoE-8B。
更多技术细节将在不久后发布的技术报告上揭露。
而在推理过程中，由于JetMoE-8B仅具有22亿个激活参数，因此计算成本大大降低——
同时，它还收获了不错的性能表现。
如下图所示：
JetMoE-8B在8个评测基准上获得了5个sota（包括大模型竞技场Open LLM Leaderboard），超过LLaMA-13B、LLaMA2-7B和DeepseekMoE-16B。
在MT-Bench基准上得分6.681，也超过了130亿参数的LLaMA2、Vicuna等模型。
JetMoE一共4位作者，分别是：
MIT-IBM Watson Lab研究员，研究方向NLP。
本硕毕业于北航，博士经历于Yoshua Bengio创办的Mila研究机构。
MIT博士在读， 研究方向为3D成像的数据高效机器学习。
UC伯克利本科毕业，去年夏天作为学生研究员加入MIT-IBM Watson Lab，导师为Yikang Shen等人。
普林斯顿博士在读生，本科毕业于北大应用数学和计算机科学，目前也是Together.ai 的兼职研究员，与Tri Dao合作。
MIT博士在读，同时在创业，MyShell的AI研发主管。
这家公司刚刚融资了1100万美元，投资者包括Transformer的作者。
传送门：https://github.com/myshell-ai/JetMoE
参考链接：https://twitter.com/jiayq/status/1775935845205463292— 完 —
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