混合异构专家模型

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。