makeMoE是一个从零开始实现稀疏混合专家(Sparse Mixture of Experts)语言模型的开源项目。该项目受到Andrej Karpathy的makemore项目启发,借鉴了其中的一些可重用组件,但使用了稀疏混合专家架构来构建自回归字符级语言模型。
详细教程博客:
核心文件:
参考论文:
makeMoE项目强调可读性和可修改性,非常适合学习和实验。项目使用Databricks平台和单个A100 GPU开发,也可以轻松扩展到更大规模的GPU集群。
如果你对稀疏混合专家模型感兴趣,makeMoE是一个很好的入门项目。欢迎克隆代码,进行修改和改进!



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