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公憩止痒小说原著叫什么名字美团杀入开源大模型混战:LongCat登场,推理速度直破100 Token/s

美团也推出一款名为 LongCat-Flash 的非推理开源(MIT)大模型,总参数量为 5600亿, MoE架构,激活 186亿至313亿参数(平均约270亿),模型性能看起来还是很不错的,尤其在智能体(Agentic)任务方面表现突出 一大看点是模型采用了 shortcut-connected 架构,扩展了计算与通信的重叠窗口,使推理能够在成本可控的情况下达到每秒100 Token 以上,我刚试了一下速度真的超快 并非所有 Token 都同等重要,因此研究人员在 MoE 块中引入了 零计算专家机制,根据 Token 的重要性动态分配计算预算,即在总计 5600亿参数中,根据上下文需求激活 186亿至313亿参数 随着 MoE 模型扩展,通信开销会成为瓶颈。为此,采用了 Shortcut-connected MoE (ScMoE) 设计,扩展计算与通信的重叠窗口。配合定制化的基础设施优化,该设计使得模型能够在 数万加速器规模 上进行大规模训练,并在推理时实现 高吞吐率和低延迟。 如何有效地扩展模型规模,是策略设计中的核心挑战。为此美团开发了一套全面的 稳定性与扩展框架,确保大规模模型能够稳健训练: 超参数迁移策略:成功地将超参数迁移应用到如此大规模的模型上,通过小规模代理模型的实验结果,预测最优超参数配置,并且具有理论保证 初始阶段:专注于为智能体后训练构建更合适的基础模型,采用 双阶段预训练数据融合策略,重点引入推理密集型领域数据 后期阶段:在先进的基础模型上,进一步进行 多阶段后训练。由于高质量、高难度的智能体任务训练数据稀缺,我们设计了一个 多智能体合成框架,通过以下三条轴线定义任务难度:

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? 张亚芹记者 石俊强 摄
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? 金加达记者 林春桂 摄
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