ByteDance 的 Doubao 大模型团队在 MoE 架构优化上取得突破
概述
ByteDance 的 Doubao 大模型团队最近宣布在 Mixture-of-Experts (MoE) 架构的关键瓶颈上取得了突破，并开源了一项名为 COMET 的优化技术。该技术显著提高了大模型训练效率，实现了 1.7 倍的加速，并将训练成本降低了 40%。
技术亮点
- COMET 技术：该技术已在 ByteDance 的大规模多 GPU 集群训练中部署，节省了数百万 GPU 小时。
- 兼容性与易用性：与 DeepSeek 的 DualPipe 等近期 MoE 优化方案相比，COMET 具有更高的兼容性和易用性。它可以像插件一样无缝集成到现有的 MoE 训练框架中，支持主流大模型，无需进行侵入性修改。
- 性能提升：技术数据显示，COMET 将单个 MoE 层的速度提升了 1.96 倍，整体端到端效率平均提高了 1.71 倍。它在各种并行策略、输入规模和硬件环境中均表现出稳定的性能。
- 与 DualPipe 的协同使用：COMET 还可以与 DeepSeek 的 DualPipe 结合使用，有望进一步显著降低模型训练成本。
影响与意义
COMET 的开源标志着大模型领域的一项重大进展，有望加速大模型的研究和应用。
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图片来源：由 AI 生成，授权自 Midjourney。
