NVIDIA 谈生物基础模型的高效 MoE 训练
随着语言模型规模扩大,稠密架构的扩展成本越来越高,因为每个 token 都要经过所有层,训练和推理算力随之上升。MoE 架构改用多个子网络(专家),每个 token 只激活其中一小部分,从而以不同方式实现扩展。
随着语言模型规模扩大,稠密架构的扩展成本越来越高,因为每个 token 都要经过所有层,训练和推理算力随之上升。MoE 架构改用多个子网络(专家),每个 token 只激活其中一小部分,从而以不同方式实现扩展。
NVIDIA 联合 SGLang 团队推出 SWE-Serve,用于评估推理服务软件改动在完整服务路径上的表现,包含 53 个任务。该工具针对 AI 编程智能体的补丁能通过测试、却在服务器加载真实模型并处理请求时失败的问题,检查系统能否通过公开接口返回正确结果。