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大模型账单失控?核心问题不是贵,而是用错了

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08-06 15:55

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17. 顶级的大模型和稍微差一点的如何进行配合来达到降本增效的目的呢?目前国外的一个开发者的一个方案是在做项目之前进行详细的规划,这一步骤最好跟目前顶级的大模型进行交互和头脑风暴,从最初的需求文档把最细节的部分抠出来,然后把这个计划分割成一个很详细的实施步骤或者任务列表,然后再用便宜一点的模型进行代码生成和测试,目前便宜一点的模型和顶级的,在实施层面就是一个顶级的可以一次或者两次过,便宜一点的模型可能要尝试好几次,但是用便宜一点的模型的话能省钱,因为顶级的token太贵了,还有一点这样做的好处是,你可以让大模型在你睡觉的时候运行,对于一个较大的项目来说,它需要运行很长时间才能完成,我比较喜欢,一次成型,而不是边做边进行vibe coding, 让大模型运行,等它结果也是需要很多时间的,我也不喜欢并行运行很多项目。

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26. 腾讯面试题:MoE 是什么?为什么它能降低训练和推理成本? MoE,全称 Mixture of Experts,中文常叫“专家混合模型”。 你可以把它理解成:模型里不是只有一个巨大的 FFN 层在工作,而是准备了一组 expert,也就是多个专家网络。每个 token 进来以后,先经过一个 router,由 router 判断:这个 token 最适合交给哪几个专家处理。 关键点在这里: MoE 的总参数量可以非常大,但每次计算时,并不会激活所有参数。通常只激活 top-k 个 expert,比如 2 个或者 4 个。也就是说,模型“看起来很大”,但每个 token 实际只走其中一小部分计算路径。 这就是 MoE 降低成本的核心原因: 它用稀疏激活,把模型容量和单次计算量解耦了。相比同等总参数量的 dense 模型,MoE 可以拥有更大的参数规模,但训练和推理时的 FLOPs 更可控。 MoE 的优势主要有三点。 第一,在接近的计算成本下,可以扩大模型容量。 第二,不同 expert 可能学到不同领域、任务或者模式。 第三,推理时只调用少数 expert,所以成本不会随着总参数线性增长。#Moe #人工智能

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