current_hidden_states = self.w2(current_hidden_states) return current_hidden_states # MOE...MixtralSparseMoeBlock(nn.Module): """ This implementation is strictly equivalent to standard MoE...It's faster since it formulates MoE operations in terms of block-sparse operations to accomodate...imbalanced assignments of tokens to experts, whereas standard MoE either (1) drop tokens at the
Mixtral 8x7B 的推出, 使我们开始更多地关注 基于MoE 的大模型架构, 那么,什么是MoE呢? 1....总之,MoE 的引入使得训练具有数千亿甚至万亿参数的模型成为可能。 2.什么是MoE?...MoE的组成 在MoE系统中,传统 Transformer 模型中的每个前馈网络 (FFN) 层替换为 MoE 层,其中 MoE 层由两个核心部分组成: 一个门控网络和若干数量的专家。...MoE 的典型应用 MoE 架构已经被用来为语言模型建立大型的、计算效率高的神经网络。它们可以处理计算模式或任务,如代码生成、推理和汇总。...MoE 的简单示例 MoE 模型通常用于处理复杂的数据分布,并根据不同的专家子模型进行预测。下面使用 TensorFlow/Kera 实现一个基本的 MoE 模型步骤。
这篇文章中,我简要实现一下大语言模型的 MOE 模块。MOE 模块位于每个GPT层中,位于注意力模块的后面,每个MOE模块包含若干个MLP模块作为专家。
: 推理性能还不太行:通常单个 GPU 放不下 MoE 做推理。...另一方面多 GPU 的 MoE 推理方法还欠缺研究。MoE 推理还收到内存带宽的影响。...Deepspeed-MoE针对上述挑战做了下面的改进: 把 MoE 的任务扩展到了各种自回归的 NLG 任务 提出 PR-MoE 来减少 MoE 参数 设计了 Deepspeed-MoE 推理系统,减少...将 MoE 扩展到其他下游任务 MoE 模型是基于 dense 模型设计的,即在 dense 模型的基础上把单个 MLP 替换成 多个 MLP,再加上 gate 等模块。...PR-MoE & MoS:减少模型大小,提高parameter efficiency PR-MoE (Pyramid Residual MoE)结构 PR-MoE 的是基于两个现象设计的: 现有的 MoE
MoE为部署机器学习模型提供了巨大的好处。以下是两个显著的好处。 MoE的核心优势在于其专家网络的多元化和专业化。MoE的设置能够以单一模型可能难以达到的精度处理多方面的问题。...Pytorch代码 我们这里不讨论Mixtral 8x7B这种大模型中使用的MOE技术,而是我们编写一个简单的、可以应用在任何任务中的自定义MOE,通过代码我们可以了解MOE的工作原理,这样对理解MOE...下面是我们MOE的训练 # Create the MoE model with the trained experts moe_model = MoE([expert1, expert2, expert3...epoch in range(epochs): optimizer_moe.zero_grad() outputs_moe = moe_model(x_train_moe)...loss_moe = criterion(outputs_moe, y_train_moe) loss_moe.backward() optimizer_moe.step() MoE
随着各种各样增强版LLaMA的出现,Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。...LLaMA-MoE-v1主要表现出三个特点: 从密集模型中获得MoE可以缓解从零开始训练期间的不稳定性问题,并显著减少总体预算。...以往方法普遍采用每两层或最后两层MoE层放置方法来提高训练稳定性。其中,每两层表示将偶数层的FFN替换为MoE,最后两层表示将MoE放置在最后两个偶数层。...而本文致力于建立一个完整的MoE模型,其中每一层都包含一个MoE块。 主要面临的挑战有两个:首先,如何从现有LLM中的FFNs中有效地构建专家。...继续训练转换后的MoE模型和一个额外的门网络,该网络的域权重比例与激活的参数相对应。这样,LLaMA-MoE-v1可以快速收敛到一个合适的水平。
起源(还是找来的) 自从某萌主(娜娜)买了 gov.moe 域名以后 心便大了 开始在网络上兴风作浪 前不多久 瑾忆童鞋 在百忙中抽空写了个ICP系统 然后大家看到的萌国ICP备案查询系统就上线了 萌国...申请 请发送一份 EMAIL,标题:加入萌备,内容(示例): 站名:萌心见地 地址:get.moe 首页:get.moe 简介:萌域中心 站长:萌域萌主 联系:i@s.moe 萌号:20201314...萌号自选 (8-10位数字,2020开头 如 20201314 ) 发送到 admin@gov.moe 小声音bb: ICP备的是一级地址,同时要求首页能够访问。...邮箱建议用对应的域名邮箱申请,目前似乎不用证明域名是不是你的样子,我是不是要帮度娘申请个?...后言 什么时候我也能嫖一个 gov.xx 的域名,我能飞天 我的号 萌ICP备 20211118号 最底下也有233
引言 (Introduction) MoE 架构: 介绍了 MoE 架构及其在模型大小扩展中的作用,同时指出了训练路由网络的挑战。...预备知识 (Preliminaries) 稀疏激活 MoE: 解释了 Transformer 基础的 MoE 语言模型是如何工作的,以及如何通过路由网络计算路由权重。...通过专家合并的完全可微分 MoE 架构: 讨论了如何通过在参数空间中计算所有专家 FFN 的加权平均值来创建“合并 FFN”,从而实现 MoE 架构的完全可微分性。...与现有 MoE 模型的比较: 将 Lory 与现有的 Expert Choice (EC) MoE 方法进行了比较。...相关工作 (Related Work) MoE: 讨论了 MoE 模型的发展历程和挑战。 基于相似性的数据批处理: 提到了其他研究中使用类似数据批处理方法的工作。
左侧:原始版本的LoRA,权重是稠密的,每个样本都会激活所有参数;右侧:与混合专家(MoE)框架结合的LoRA,每一层插入多个并行的LoRA权重(即MoE中的多个专家模型),路由模块(Router)输出每个专家的激活概率...近来,大模型研究者们为了克服稠密模型的参数效率瓶颈,开始关注以Mistral、DeepDeek MoE为代表的混合专家(Mixure of Experts,简称MoE)模型框架。...那么,对于已经发布的稠密大模型的PEFT训练,是否可以应用MoE的思路呢?...本文将解读其中三篇具有代表作的工作,以下是太长不看版: • MoV和MoLORA [1]:提出于2023年9月,首个结合PEFT和MoE的工作,MoV和MoLORA分别是 IA3 和LORA的MOE版本...的MOE)版本和MoLORA(LORA的MOE)版本,发现MoV的性能在相等的可训练参数量设定下优于原始的LORA,非常接近全参数微调。
Mixture-of-Experts (MoE) 经典论文一览 最近接触到 Mixture-of-Experts (MoE) 这个概念,才发现这是一个已经有30多年历史、至今依然在被广泛应用的技术,所以读了相关的几篇经典论文...这篇文章是在RNN的结构上加入了MoE layer: MoE-2017 如图所示,每个token对应的position,都会有一个MoE Layer,每个MoE layer中包含了一堆的experts...,而本文的MoE的作用主要就在于极大地扩大了模型容量——通过MoE,把RNN-based网络做到了137B(1.3千亿)参数的规模,还是挺震撼的。...这样就是最稀疏的MoE了,因此单单从MoE layer的计算效率上讲是最高的了。...虽然目前 MoE 的工作,多数都是开发“超级模型”,但是上面列举的一些工作也表明 MoE 的用途还有很多,可以启发很多方向上方法的改进。
一、nginx 域名绑定 域名 nginx绑定多个域名可又把多个域名规则写一个配置文件里,也可又分别建立多个域名配置文件,我一般为了管理方便,每个域名建一个文件,有些同类域名也可又写在一个总的配置文件里...一、每个域名一个文件的写法 首先打开nginx域名配置文件存放目录:/usr/local/nginx/conf/servers ,如要绑定域名www.itblood.com 则在此目录建一个文件...:www.itblood.com.conf然后在此文件中写规则,如: server{ listen 80; server_name www.itblood.com; #绑定域名...nginx服务器重起命令:/etc/init.d/nginx restart 二、一个文件多个域名的写法 一个文件添加多个域名的规则也是一样,只要把上面单个域名重复写下来就ok了,如: server{...301跳转 如果不带www的域名要加301跳转,那也是和绑定域名一样,先绑定不带www的域名,只是不用写网站目录,而是进行301跳转,如: server { listen 80; server_name
权重地址:https://huggingface.co/mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1
前段时间,不是写了个扫短位域名的脚本么,然后在网上找whois信息的时候,发现这家的查的挺详细的,然后今天分享一下。...首先是域名Whois查询: Api地址:http://whois.4.cn/api/main 请求类型:可Get可Post 请求参数: domain: vastsa.cn //你要查询域名 isRefresh...然后是Whois历史信息: Api地址:http://whois.4.cn/api/whoishistory 请求类型:可Get可Post 请求参数: domain: baidu.cn //要查询的域名
MLSys 23有两篇关于MoE训练的文章,它们都瞄准了传统MoE训练中上述问题。不过二者思路并不相同。...MoE基础知识 要理解MoE训练面临哪些问题,我们需要一些背景铺垫。 1.1 MoE网络结构 MoE只对Transformers的FFN层进行改变。...1.3 矩阵视角看待MoE计算 我们从矩阵乘法操作角度来理解一下MoE的流程。...1.4 MoE和Dense结构的计算量和参数量 分析一下MoE计算量和参数量特性。 MoE MLP参数是原来E*倍,因为有E个专家。...r是MoE层出现的频率,比如MoE一般是每隔一个FFN有一个,r=0.5。
通过MoE-LLaVA,我们旨在建立稀疏LVLMs的基准,并为未来研究开发更高效和有效的多模态学习系统提供宝贵的见解。并且MoE-LLaVA团队已经开放了所有的数据、代码和模型。...: https://huggingface.co/spaces/LanguageBind/MoE-LLaVA 图1 MoE-LLaVA在幻觉性能上和其他LVLM的比较 MoE-LLaVA采用三阶段的训练策略...在这个阶段MoE layer不会被应用到LVLM中。...图5 MoE-LLaVA在幻觉物体检测上的性能评估 我们采用pope的评估管道去验证MoE-LLaVA的物体幻觉。...结果被展现在在图5,MoE-LLaVA表现最好的性能,意味着MoE-LLaVA倾向于生成与给定图像一致的对象。具体的,MoE-LLaVA-1.8B×4以2.2B的激活参数超过了LLaVA。
上开源并附带搭建方法) 准备工作: 需要准备好你的本地端服务器程序(比如搭建网站用的Nginx/Apache等,M务器的服务端等) 注册账号: 访问 natfrp.net,注册一个账号(注意登录注册的API是另外一个.moe...结尾的域名(一看就是有钱人才用的起的),如果发现有跳转另外网站是正常的(好好一个那么贵的.moe域名就被拿来登录用(吐槽x2))) 登录后,如果你想要建站首先需要实名认证(5块钱) 不建站是不需要实名的...(后面是启动命令,跟PowerShell命令相同) 看到start proxy success即为启动成功 解析域名: 解析你的域名到启动时给的ip或者域名上(非HTTP也可以直接 ip:端口 访问)...访问: 随后访问你的域名(建站用户)或者访问本地服务(比如mc服务器,ssh,远程桌面),能成功连接即为穿透成功。...关于提问: 其他问题非sakura FRP本身问题请自行百度或到owq.moe/channel/natfrp进行反馈询问,请不要再加闲聊群问问题了,没人想解决一些rz问题。
介绍域名网域名称(英语:Domain Name,简称:Domain),简称域名、网域。域名是互联网上某一台计算机或计算机组的名称。域名可以说是一个 IP 地址的代称,目的是为了便于记忆。...这种服务器就叫做这个域的权威域名服务器(也常称为授权域名服务器),它拥有这个域所有的域名信息。每个域都可以分为多个子域,而每个权威域名服务器可以给一个或多个区域进行解析。...如果有一个询问该子域信息的请求,所返回的应该是该子域的权威域名服务器列表。一个域可以有多台权威域名服务器,但是只有一台是主域名服务器,这台主域名服务器负责向其他辅域名服务器分发每个域名空间的更新信息。...域名解析域名解析包括正向解析和反向解析。正向解析是把域名转换为 IP 地址。这需要由专门的域名解析服务器来完成。反向解析是把 IP 地址转换为域名。...域名的应用域名服务器可以将域名映射为 IP 地址。基于这个特点,域名解析除了可以用于浏览器之外,域名解析还可以用于以下的场景:基于域名实现重定向:使用域名代替 IP 地址。
很多市面上的短链接并没有自定义后缀和好记的域名,因此使用这类短链接可能会影响用户的回访。其次大家有没有想过,短链接是可以进行来源和数据分析的。...添加短链 由于MoeLink的主站并不是短链,需要用到其他短链 因此我们只需要在高级设置中添加多个域名即可。另外您是否担心每个域能直接使用,这个只能的短链系统已经把这个功能做好了。...只需启用第一个选项,剩下的域名将会变成下面的页面: 这将有助于你的用户锁定域名在 moelink.org,而其他域名仅仅作为短链接使用。...下载程序 https://um.idc.moe/premium-url-shortener-614.zip 感谢阅读 如果您要转载这篇文章,请标注其来源来自于 idc.moe ,谢谢!...项目地址: https://moelink.org 本文来自投稿,不代表本站立场,如若转载,请注明出处:https://www.idc.moe/archives/deploy-short-url-on-server.html
顶级域名又叫一级域名。 数有几个点,一个点一级,两个点二级。...顶级域名 .com baidu.com 二级域名 .com.cn www.baidu.com baike.baidu.com 三级域名...wencaifeng.blog.sohu.com 一级域名 xxx.com 二级域名 xxx.xxx.com 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https:
其实这是一门专业的学问,学习了具体的域名解析方法,能够帮助人们更好地完善自己的域名,也能让网站运营更加顺利。今天就来具体介绍域名怎么解析?如何挑选域名?希望对大家有所帮助。...人们首先进入网站点击用户名,在出现的下拉框中点击“产品管理”选项,在这一栏目的左侧找到域名栏目点击确定,界面便出现之前已购买的域名,仔细查看右侧的续费、解析、管理等按钮,再点击“解析”进去,之后域名解析后台便呈现眼前...二、如何挑选域名?...想要建设网站,首先要注册好域名,挑选域名是非常关键的,一个好的域名能够方便用户记忆,先要挑选信誉高的域名注册商,在注册前与他们进行一系列的洽谈,详细沟通注册域名、域名怎么解析等细节,根据网站的提示去进行操作...域名怎么解析?
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