本文主要是介绍Databricks发布MoE大模型DBRX：1320亿参数开源模型，推理速度提升2倍，评测超越ChatGPT和LLama，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的研发一直是技术竞争的前沿。最近，Databricks公司推出的DBRX模型，以其1320亿参数的规模和创新的细粒度MoE（混合专家）架构，成为开源社区的焦点。本文将深入探讨DBRX模型的关键技术细节、性能评测、以及它在推理速度、成本效率和多模态处理能力上的显著优势。
DBRX模型简介
DBRX是一种基于Transformer架构的混合专家模型，总参数达到1320亿，其中每次推理只激活360亿参数。这种细粒度的MoE架构不仅大幅提高了模型的处理速度，还显著降低了训练成本。Databricks声称，使用这种架构，DBRX的推理速度比LLaMA 2-70B快了2倍，同时训练成本直接减半，仅需1000万美元和3072块NVIDIA H100 GPU。
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技术亮点
DBRX模型采用了多项创新技术来实现其卓越性能：
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细粒度MoE架构：DBRX拥有16个不同的专家，在每层为每个token选择4个专家进行处理，大大增加了处理效率和模型质量。
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旋转位置编码（RoPE）、门控线性单元（GLU）和分组查询注意力（GQA）：这些技术的使用进一步提高了模型的准确性和响应速度。
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高效预训练策略：DBRX模型在12万亿Token的文本和代码上进行预训练，支持的最大上下文长度为32K。
性能评测
在多个基准测试中，DBRX模型表现出色，超越了当前开源模型的SOTA（State of the Art）水平，甚至在某些方面超越了闭源的大模型如ChatGPT和Llama。尤其在语言理解、编程和数学方面的任务，DBRX模型展现了其强大的处理能力和准确性。
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DBRX 与开源模型比较
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DBRX 与闭源模型比较
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长下文任务和 RAG
推理速度与成本效率
DBRX模型的另一个突出优势是其推理速度和成本效率。利用细粒度MoE架构，DBRX在保持高模型质量的同时，实现了更快的处理速度和更低的训练成本。这对于需要处理大量数据和复杂计算任务的企业和研究机构来说，具有极大的吸引力。
结论
Databricks发布的DBRX模型是开源大模型发展的一个重要里程碑。其创新的细粒度MoE架构、高效的预训练策略和显著的性能优势，为AI领域的发展提供了新的动力。随着DBRX模型的进一步优化和应用，预计会在多个领域带来突破性的进展。
模型下载
Huggingface模型下载
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