Moonlight
Moonlight est un modèle léger entraîné avec l'optimiseur Muon, offrant de meilleures performances avec moins de coûts d'entraînement.
Listé dans les catégories:
Open SourceIntelligence artificielleGitHub
Description
Moonlight est un modèle Mixture-of-Expert (MoE) de pointe avec 3B-16B paramètres, entraîné avec 57 trillions de tokens en utilisant l'optimiseur Muon. Il est conçu pour améliorer les performances tout en nécessitant moins de FLOPs d'entraînement par rapport aux modèles précédents, ce qui le rend très efficace pour l'entraînement de modèles de langage à grande échelle. L'architecture de Moonlight permet un déploiement et une intégration faciles avec des moteurs d'inférence populaires, améliorant son utilité dans diverses applications.
Comment utiliser Moonlight?
Pour utiliser le modèle Moonlight, vous pouvez l'importer en utilisant la bibliothèque Hugging Face Transformers. Chargez le modèle et le tokenizer, préparez vos invites d'entrée et générez des réponses en utilisant les capacités d'inférence du modèle. L'environnement recommandé comprend Python 3.10, PyTorch 2.1.0 et Transformers 4.48.2.
Fonctionnalités principales de Moonlight:
1️⃣
Architecture Mixture-of-Expert (MoE)
2️⃣
Implémentation distribuée efficace
3️⃣
Optimal en mémoire et efficace en communication
4️⃣
Points de contrôle préentraînés ajustés par instruction
5️⃣
Prend en charge l'entraînement à grande échelle sans réglage d'hyperparamètres
Pourquoi pourrait-il être utilisé Moonlight?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Entraînement efficace de modèles de langage à grande échelle | ✅ | |
| # 2 | Intégration avec des moteurs d'inférence populaires pour le déploiement | ✅ | |
| # 3 | Conduite de recherches sur l'entraînement de modèles de langage évolutifs | ✅ | |
Développé par Moonlight?
MoonshotAI est une organisation axée sur la recherche, dédiée à l'avancement du domaine de l'intelligence artificielle grâce au développement de modèles innovants et aux contributions open-source. Leur travail met l'accent sur l'évolutivité et l'efficacité dans l'entraînement de grands modèles de langage, rendant la technologie de pointe accessible pour la recherche et les applications pratiques.