Moonlight
Moonlight adalah model ringan yang dilatih dengan pengoptimal Muon, menawarkan kinerja lebih baik dengan biaya pelatihan yang lebih rendah.
Terdaftar dalam kategori:
Sumber TerbukaKecerdasan buatanGitHub


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 Penggunaan | Status | |
---|---|---|---|
# 1 | Melatih model bahasa skala besar dengan efisien | ✅ | |
# 2 | Mengintegrasikan dengan mesin inferensi populer untuk penerapan | ✅ | |
# 3 | Melakukan 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.