表一：不同方法的最佳超参数缩放定律比较，其中 Data Recipe 是指是否有在不同的预训练语料的配比下的最优超参进行研究。Model Sparsity 是指是否同时支持 MoE Model 和 Dense Model，以及不同的稀疏度下的 MoE ...

AMD在RDNA 4绘图架构改善AI运算加速器，并添加支持更多数据类型，以及通过软件优化提升运算性能，也带来以机器学习为基础的FSR 4升频技术。 回到系列文章目录：AMD发布RDNA 4绘图架构与Radeon RX ...

Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity [1]）中对 MoE Layer 的分布介绍的非常隐晦，单看架构图很容易误解为是一个纯粹的 MoE 模型（每一个 Transformer Layer 都包含 MoE Block），一些非官方的代码实现中也是如此。然而实际上并非如此： 如下图 Table 1 ...

“结合 R1 和 K1.5 一起看能更好的学习 Reasoning Model 怎么训一样，结合 MoBA 和 NSA 一起看能从不同侧面更好的理解我们对于——Attention 中 sparsity 应当 ...

“结合R1和K1.5一起看能更好地学习Reasoning Model怎么训一样，结合MoBA和NSA一起看能从不同侧面更好地理解我们对于——Attention中sparsity应当存在而且可以通过端到端训练习得——的相信。”章明星写到。 三 在MoBA发布后，月之暗面的许欣然也在社交媒体上 ...

“结合 R1 和 K1.5 一起看能更好的学习 Reasoning Model 怎么训一样，结合 MoBA 和 NSA 一起看能从不同侧面更好的理解我们对于——Attention 中 sparsity 应当存在而且可以通过端到端训练习得——的相信。”章明星写到。 3 在MoBA发布后，月之暗面的许欣然也在社交媒体上 ...