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摘要：本发明公开了一种轻量混合专家模型架构系统及其实现方法，它们是相对应的方案，方案中：在通信前与通信后分别引入降维和升维操作，将传统的通信‑计算‑通信模式转变为降维‑通信‑计算‑通信‑升维的新模式，能够减少数据迁移通信的内容量，从而有效地降低通信开销；并且，本发明提供的模型架构可以按照部署时的并行方案进行划分，使用各种训练框架部署，从而在GPU（图形处理器）上高效地进行推理和训练任务。
主权项：1.一种轻量混合专家模型架构系统，其特征在于，包括：每一层均配置有轻量混合专家结构的大语言模型；所述轻量混合专家结构包括：门限网络、降维操作单元、多个专家、输出组合单元以及升维操作单元；其中：所述门限网络对输入的词元数据进行判别，确定词元数据与各专家的对应关系；所述降维操作单元对词元数据进行降维操作，并将降维后的词元数据传输至对应的专家；各专家接收到降维后的词元数据后做并行处理；所述输出组合单元将各专家并行处理的结果进行组合后输出；所述升维操作单元对输出组合单元的输出进行升维操作，获得与所述输入的词元数据相同维度的输出结果。
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百度查询： 中国科学技术大学 轻量混合专家模型架构系统及其实现方法
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