論文の概要: Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02265v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 04:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:01:43.884231
• Title: Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent
• Title（参考訳）: Hunyuan-Large: Tencentによる52億の活性化パラメータを持つオープンソースのMoEモデル
• Authors: Xingwu Sun, Yanfeng Chen, Yiqing Huang, Ruobing Xie, Jiaqi Zhu, Kai Zhang, Shuaipeng Li, Zhen Yang, Jonny Han, Xiaobo Shu, Jiahao Bu, Zhongzhi Chen, Xuemeng Huang, Fengzong Lian, Saiyong Yang, Jianfeng Yan, Yuyuan Zeng, Xiaoqin Ren, Chao Yu, Lulu Wu, Yue Mao, Jun Xia, Tao Yang, Suncong Zheng, Kan Wu, Dian Jiao, Jinbao Xue, Xipeng Zhang, Decheng Wu, Kai Liu, Dengpeng Wu, Guanghui Xu, Shaohua Chen, Shuang Chen, Xiao Feng, Yigeng Hong, Junqiang Zheng, Chengcheng Xu, Zongwei Li, Xiong Kuang, Jianglu Hu, Yiqi Chen, Yuchi Deng, Guiyang Li, Ao Liu, Chenchen Zhang, Shihui Hu, Zilong Zhao, Zifan Wu, Yao Ding, Weichao Wang, Han Liu, Roberts Wang, Hao Fei, Peijie She, Ze Zhao, Xun Cao, Hai Wang, Fusheng Xiang, Mengyuan Huang, Zhiyuan Xiong, Bin Hu, Xuebin Hou, Lei Jiang, Jiajia Wu, Yaping Deng, Yi Shen, Qian Wang, Weijie Liu, Jie Liu, Meng Chen, Liang Dong, Weiwen Jia, Hu Chen, Feifei Liu, Rui Yuan, Huilin Xu, Zhenxiang Yan, Tengfei Cao, Zhichao Hu, Xinhua Feng, Dong Du, Tinghao She, Yangyu Tao, Feng Zhang, Jianchen Zhu, Chengzhong Xu, Xirui Li, Chong Zha, Wen Ouyang, Yinben Xia, Xiang Li, Zekun He, Rongpeng Chen, Jiawei Song, Ruibin Chen, Fan Jiang, Chongqing Zhao, Bo Wang, Hao Gong, Rong Gan, Winston Hu, Zhanhui Kang, Yong Yang, Yuhong Liu, Di Wang, Jie Jiang,
• Abstract要約: Hunyuan-Largeは、オープンソースのTransformerベースのエキスパートモデルのミックスである。 我々は,Hunyuan-Largeの優れた性能を,様々なベンチマークで徹底的に評価する。 Hunyuan-Largeの主な実践は、以前の文献より大きい大規模合成データである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.40328037058148
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce Hunyuan-Large, which is currently the largest open-source Transformer-based mixture of experts model, with a total of 389 billion parameters and 52 billion activation parameters, capable of handling up to 256K tokens. We conduct a thorough evaluation of Hunyuan-Large's superior performance across various benchmarks including language understanding and generation, logical reasoning, mathematical problem-solving, coding, long-context, and aggregated tasks, where it outperforms LLama3.1-70B and exhibits comparable performance when compared to the significantly larger LLama3.1-405B model. Key practice of Hunyuan-Large include large-scale synthetic data that is orders larger than in previous literature, a mixed expert routing strategy, a key-value cache compression technique, and an expert-specific learning rate strategy. Additionally, we also investigate the scaling laws and learning rate schedule of mixture of experts models, providing valuable insights and guidances for future model development and optimization. The code and checkpoints of Hunyuan-Large are released to facilitate future innovations and applications. Codes: https://github.com/Tencent/Hunyuan-Large Models: https://huggingface.co/tencent/Tencent-Hunyuan-Large
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現在最大規模のオープンソーストランスフォーマーベースエキスパートモデルであるHunyuan-Largeについて紹介する。合計389億のパラメータと52億のアクティベーションパラメータを持ち,256Kのトークンを処理可能である。 言語理解と生成,論理的推論,数学的問題解決,コーディング,長コンテキスト,集約タスクなど,さまざまなベンチマークにおいて,Hunyuan-Largeの優れた性能を徹底的に評価し,LLama3.1-70Bより優れ,さらに大きなLLama3.1-405Bモデルと比較すると同等の性能を示す。 Hunyuan-Largeの主な実践は、以前の文献より大きい大規模合成データ、混合専門家ルーティング戦略、キー値キャッシュ圧縮技術、エキスパート固有の学習率戦略である。 さらに、専門家モデルの混合モデルのスケーリング法則と学習率スケジュールを調査し、将来のモデル開発と最適化のための貴重な洞察とガイダンスを提供する。 Hunyuan-Largeのコードとチェックポイントは、将来のイノベーションとアプリケーションを促進するためにリリースされている。 コード:https://github.com/Tencent/Hunyuan-Large Models: https://huggingface.co/tencent/Tencent-Hunyuan-Large

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