字節跳動豆包團隊開源MoE架構優化技術：可將大模型訓練效率提升1.7倍

内容摘要：　快科技3月10日消息，據報道，字節跳動旗下豆包大模型團隊近日宣布了一項關於混合專家（MoE）架構的重要技術突破，並決定將這一成果開源，與全球AI社區共享。這一技術通過一係列創新方法，成功將大模型的訓練

快科技3月10日消息，據報道，字節跳動旗下豆包大模型團隊近日宣布了一項關於混合專家（MoE）架構的重要技術突破，並決定將這一成果開源，與全球AI社區共享。

這一技術通過一係列創新方法，成功將大模型的訓練效率提升了約1.7倍，同時顯著降低了訓練成本，降幅高達40%。這一突破為大規模模型訓練提供了更高效、更經濟的解決方案。

該技術已在字節跳動的萬卡集群訓練中得到實際應用。內部數據顯示，自采用該技術以來，已累計節省了數百萬GPU小時的訓練算力。這不僅驗證了技術的實際效果，也進一步凸顯了字節跳動在AI技術研發領域的領先地位。

對於此次開源的決定，豆包大模型團隊希望通過分享這一技術，推動整個AI社區在模型訓練效率方麵的共同進步。開源不僅有助於加速行業技術發展，還能為更多研究者和開發者提供寶貴的資源，進一步推動人工智能技術的創新與應用。

開源地址：https://github.com/bytedance/flux

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責任編輯：鹿角