全球移動互聯(lián)網公司APUS與大模型創(chuàng)企新旦智能宣布,，聯(lián)手開源國內首個千億參數的MoE（混合專家模型）APUS-xDAN大模型4.0，這也是國內首個可以在消費級顯卡上運行的千億MoE中英文大模型,。
APUS-xDAN-4.0（MoE）參數規(guī)模為1360億,，可在消費級顯卡4090上運行，據APUS實測,，其綜合性能超過GPT-3.5,，達到GPT-4的90%。
數學能力上,，測評基準GSM8K的測評得分為79,，理解能力MMLU達到73分。
GitHub界面顯示,，APUS-xDAN-4.0（MoE）模型文件鏈接即將發(fā)布,。
一、數學,、推理能力碾壓,，推理成本下降400%
APUS-xDAN-4.0（MoE）在GitHub的頁面顯示了基準測評結果，其與Mixtral-8x7B（MoE）、Llama2-70B,、Grok-1（MoE）進行了對比,。
其中衡量模型語言理解、知識和推理能力的基準測試MMLU中,，APUS-xDAN-4.0（MoE）排名第一,，超過了Grok-1（MoE）。
在測試多步驟數學推理能力的單詞問題集合測試GSM-9K以及MATH中,，該模型得分均遠高于其他三大模型,。
四項測試中，APUS-xDAN-4.0（MoE）在多學科任務的BIG-Bench-Hard測試中,，得分為66.4,，接近Mixtral-8x7B（MoE），低于Grok-1（MoE）的71.7分,。
其中,，Mixtral-8x7B（MoE）由大模型創(chuàng)企Mistral AI于去年年底發(fā)布，并在多項基準測試中性能都基本達到GPT-3.5,；Llama2-70B是去年7月Meta開源的Llama 2大模型系列中,，參數規(guī)模最大的版本；Grok-1（MoE）為馬斯克旗下AI創(chuàng)企xAI本月初開源的大模型,，參數規(guī)模為3140億參數,，是目前開源大模型中參數規(guī)模之最。
此外,，在GitHub頁面顯示,，APUS-xDAN-4.0（MOE）開源模型在“IQ-Quantized Tech”上量化為1.5位、2位和4位,，可以在消費級顯卡4090上運行,。
具體來說，APUS-xDAN 大模型4.0（MoE）采用GPT-4類似的MoE架構,，特點是多專家模型組合,，同時激活使用只有2個子模塊，實際運行效率對比傳統(tǒng)Dense同尺寸模型效率提升200%,，推理成本下降400%,。在實際部署中，研究人員通過進一步高精度微調量化技術,，使得模型尺寸縮小500%,。
二、32個MoE Transformer塊組成,，可處理多線程復雜需求
在實際的效果中,，APUS-xDAN-4.0（MoE）可以理解復雜需求,，如撰寫廣告文案時，要求涵蓋“火焰人”,、固定口號,、搖滾樂歌詞等。
該模型還可以找出段落中的實時性錯誤,，并給出修改版本,，包括品牌所屬地區(qū)、語病等,。
APUS-xDAN-4.0（MOE）模型的架構特點為,，主要由32個相同的MoE Transformer塊組成，與普通Transformer塊相比,，MoE Transformer塊的FFN層被MoE FFN層替換,。
張量經過門層計算每個專家模型的分數,，根據專家分數從8個專家模型中選擇Top-K專家,。張量通過Top-K專家的輸出進行聚合，從而得到MoE FFN層的最終輸出,。
每個專家由3個線性層（Linear Layers）組成,。APUS-xDAN-4.0的所有Norm Layer都是用RMSNorm，與開源大模型Llama的方式一致,。
在注意力層中,，APUS-xDAN-4.0（MoE）中的QKV矩陣的Q矩陣形狀為（4096,4096），K和V矩陣形狀為（4096,1024）,。
▲APUS-xDAN-4.0（MoE）模型架構圖
三,、APUS是投資方，7B模型表現(xiàn)超GPT-4
APUS-xDAN-4.0（MoE）背后的兩家公司均來自國內,，且APUS于今年3月投資了新旦智能,。
新旦智能成立于2023年5月，此前該公司發(fā)布的xDAN-7B-Global在用于衡量大模型在機器翻譯任務性能的綜合性評估指標MT-Bench中,，性能表現(xiàn)僅次于GPT-4,。
▲MT-Bench排名
今年3月，新旦智能完成千萬級別天使輪融資,，投資方包括APUS和AI投資人周弘揚,。
據了解，新旦智能的創(chuàng)始團隊匯集了清華,、伯克利等頂尖學府以及騰訊,、Meta等頭部科技玩家的員工，包括全球開源AI社區(qū)知名開發(fā)者,、騰訊云架構師等,。
與此同時，這也是APUS在開源大模型領域的最新進展。今年2月初,，APUS與深圳大學國家工程實驗室聯(lián)合開源了APUS大模型3.0伶荔,。
結語：更強開源MoE模型，或加速AI開發(fā)及應用創(chuàng)新
開源大模型對于全球大模型產業(yè)的技術進步與應用落地的重要性與日俱增,，并逐漸顯現(xiàn)出對標當下大模型頂流GPT-4的潛力,。
在這個趨勢下，APUS與新旦智能聯(lián)手,，既開源了目前國內參數規(guī)模最大的MoE模型,，同時降低了其部署成本，為更多開發(fā)者提供了應用大模型能力的可能性,，這或許將進一步加速AI開發(fā)及應用創(chuàng)新,。
