本文主要是介绍大模型的实践应用23-深度混合的transformer改造模型MoD，计算提速50%，算力资源大大节省，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！
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用23-深度混合的transformer改造模型MoD，计算提速50%，算力资源大大节省。“Mixture-of-Depths Transformer”是创新型语言模型，与传统的模型不同，这个模型能够根据输入序列的特定部分动态调整其计算资源的分配，而不是简单地对所有部分进行平均分配。这种策略使得模型在保持原有性能的同时，能够显著减少计算量，从而提升处理速度。实验结果显示，相较于计算量相当的基准模型，这种新型模型的速度提升了66%。
文章目录
- 一、MoD模型介绍
- 二、MoD模型实现过程
- 三、MoD模型路由方案
- 四、MoD支持的模型
- 五、代码实例
- 1. 导入所需库及模块
- 2. 加载预训练模型并应用MoD转换
- 3. 模型训练与保存（未展示具体训练代码）
- 4. 加载转换并训练后的模型
一、MoD模型介绍
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