Subscribe to get weekly email with the most promising tools 🚀

Moonlight-image-0
Moonlight-image-1
Moonlight-image-2

Deskripsi

Moonlight adalah model Mixture-of-Expert (MoE) dengan parameter 3B-16B yang canggih, dilatih dengan 57 triliun token menggunakan pengoptimal Muon. Model ini dirancang untuk meningkatkan kinerja sambil memerlukan lebih sedikit FLOP pelatihan dibandingkan model sebelumnya, menjadikannya sangat efisien untuk pelatihan model bahasa skala besar. Arsitektur Moonlight memungkinkan penerapan dan integrasi yang mudah dengan mesin inferensi populer, meningkatkan kegunaannya dalam berbagai aplikasi.

Cara menggunakan Moonlight?

Untuk menggunakan model Moonlight, Anda dapat mengimpornya menggunakan pustaka Hugging Face Transformers. Muat model dan tokenizer, siapkan prompt input Anda, dan hasilkan respons menggunakan kemampuan inferensi model. Lingkungan yang disarankan mencakup Python 3.10, PyTorch 2.1.0, dan Transformers 4.48.2.

Fitur inti dari Moonlight:

1️⃣

Arsitektur Mixture-of-Expert (MoE)

2️⃣

Implementasi terdistribusi yang efisien

3️⃣

Optimal memori dan efisien komunikasi

4️⃣

Checkpoint yang telah dilatih sebelumnya dan disesuaikan dengan instruksi

5️⃣

Mendukung pelatihan skala besar tanpa penyesuaian hiperparameter

Mengapa bisa digunakan Moonlight?

#Kasus PenggunaanStatus
# 1Melatih model bahasa skala besar dengan efisien
# 2Mengintegrasikan dengan mesin inferensi populer untuk penerapan
# 3Melakukan penelitian dalam pelatihan model bahasa yang dapat diskalakan

Dikembangkan oleh Moonlight?

MoonshotAI adalah organisasi yang berfokus pada penelitian yang didedikasikan untuk memajukan bidang kecerdasan buatan melalui pengembangan model inovatif dan kontribusi sumber terbuka. Pekerjaan mereka menekankan skalabilitas dan efisiensi dalam pelatihan model bahasa besar, menjadikan teknologi mutakhir dapat diakses untuk penelitian dan aplikasi praktis.

FAQ dari Moonlight