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OpenMoE is a project aimed at igniting the open-source MoE community! We are releasing a family of open-sourced Mixture-of-Experts (MoE) Large Language Models. Our project began in the summer of 2023. On August 22, 2023, we released the first batch of intermediate checkpoints (OpenMoE-base&8B), along with the data and code . Subsequently, the ...

2024年1月31日 · MoE（混合专家技术）将 Transformer 层中的 MLP 层替换为由多个专家（expert）组成的 MoE 层，其中每个专家其实就是一个独立的 MLP。 在模型的前向传播过程中，每个 token 都会被路由器（Router）分配给若干个专家。

2024年1月29日 · To help the open-source community have a better understanding of Mixture-of-Experts (MoE) based large language models (LLMs), we train and release OpenMoE, a series of fully open-sourced and reproducible decoder-only MoE LLMs, ranging from 650M to 34B parameters and trained on up to over 1T tokens.

DeepEP 是一个专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）定制的通信库。它提供高吞吐量和低延迟的 all-to-all GPU 内核， 这些内核也被称为 MoE 分发和合并。该库还支持低精度操作，包括 FP8。

基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，并在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型（DeepSeek-MoE），各大模型在公开评测榜单及 ...

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MOE主要由两部分组成： - Sparse MOE Layers：是用来替换transformer结构中的FFN (Feed Forward Network)层的,MOE层有固定数字的专家，每个专家也是一个单独的Neural Network。 - Gate / Router：决定了token会进入哪个专家塔中。 如下图中More这个token更多的进入第二个专家塔，而Parameters更多的进入第一个专家塔。 控制进入哪个专家塔的Router作为一个可训练的部分，也会在模型训练中得到学习。 MOE也面临如下挑战： - 训练 MOE支持在预训练阶段的高效 …