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AquilaMoE：基于扩展和扩展策略的MoE模型高效训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了Skywork-MoE的训练方法，使用1460亿参数和16个专家的高性能混合专家大型语言模型。创新技术包括门控逻辑归一化和自适应辅助损失系数。实验结果验证了这些方法的有效性。再利用训练后，模型在广泛的基准测试中表现出强大的性能。
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关键要点
- 本研究介绍了Skywork-MoE的训练方法，具有1460亿参数和16个专家。
- Skywork-MoE是从Skywork-13B模型的预先存在的密集检查点初始化的。
- 研究比较了再利用与从头训练初始化的效果，强调选择应考虑现有密集检查点的性能和MoE训练预算。
- 提出了两个创新技术：门控逻辑归一化和自适应辅助损失系数。
- 实验结果验证了这些创新技术的有效性。
- 模型在广泛的基准测试中表现出强大的性能。
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