全球移動互聯(lián)網(wǎng)公司APUS與大模型創(chuàng)企新旦智能宣布，聯(lián)手開源國內(nèi)首個千億參數(shù)的MoE（混合專家模型）APUS-xDAN大模型4.0，這也是國內(nèi)首個可以在消費級顯卡上運行的千億MoE中英文大模型。

APUS-xDAN-4.0（MoE）參數(shù)規(guī)模為1360億，可在消費級顯卡4090上運行，據(jù)APUS實測，其綜合性能超過GPT-3.5，達到GPT-4的90%。

數(shù)學能力上，測評基準GSM8K的測評得分為79，理解能力MMLU達到73分。

GitHub界面顯示，APUS-xDAN-4.0（MoE）模型文件鏈接即將發(fā)布。

一、數(shù)學、推理能力碾壓，推理成本下降400%

APUS-xDAN-4.0（MoE）在GitHub的頁面顯示了基準測評結(jié)果，其與Mixtral-8x7B（MoE）、Llama2-70B、Grok-1（MoE）進行了對比。

其中衡量模型語言理解、知識和推理能力的基準測試MMLU中，APUS-xDAN-4.0（MoE）排名第一，超過了Grok-1（MoE）。

在測試多步驟數(shù)學推理能力的單詞問題集合測試GSM-9K以及MATH中，該模型得分均遠高于其他三大模型。

四項測試中，APUS-xDAN-4.0（MoE）在多學科任務(wù)的BIG-Bench-Hard測試中，得分為66.4，接近Mixtral-8x7B（MoE），低于Grok-1（MoE）的71.7分。

其中，Mixtral-8x7B（MoE）由大模型創(chuàng)企Mistral AI于去年年底發(fā)布，并在多項基準測試中性能都基本達到GPT-3.5；Llama2-70B是去年7月Meta開源的Llama 2大模型系列中，參數(shù)規(guī)模最大的版本；Grok-1（MoE）為馬斯克旗下AI創(chuàng)企xAI本月初開源的大模型，參數(shù)規(guī)模為3140億參數(shù)，是目前開源大模型中參數(shù)規(guī)模之最。

此外，在GitHub頁面顯示，APUS-xDAN-4.0（MOE）開源模型在“IQ-Quantized Tech”上量化為1.5位、2位和4位，可以在消費級顯卡4090上運行。

具體來說，APUS-xDAN 大模型4.0（MoE）采用GPT-4類似的MoE架構(gòu)，特點是多專家模型組合，同時激活使用只有2個子模塊，實際運行效率對比傳統(tǒng)Dense同尺寸模型效率提升200%，推理成本下降400%。在實際部署中，研究人員通過進一步高精度微調(diào)量化技術(shù)，使得模型尺寸縮小500%。

二、32個MoE Transformer塊組成，可處理多線程復(fù)雜需求

在實際的效果中，APUS-xDAN-4.0（MoE）可以理解復(fù)雜需求，如撰寫廣告文案時，要求涵蓋“火焰人”、固定口號、搖滾樂歌詞等。

該模型還可以找出段落中的實時性錯誤，并給出修改版本，包括品牌所屬地區(qū)、語病等。

APUS-xDAN-4.0（MOE）模型的架構(gòu)特點為，主要由32個相同的MoE Transformer塊組成，與普通Transformer塊相比，MoE Transformer塊的FFN層被MoE FFN層替換。

張量經(jīng)過門層計算每個專家模型的分數(shù)，根據(jù)專家分數(shù)從8個專家模型中選擇Top-K專家。張量通過Top-K專家的輸出進行聚合，從而得到MoE FFN層的最終輸出。

每個專家由3個線性層（Linear Layers）組成。APUS-xDAN-4.0的所有Norm Layer都是用RMSNorm，與開源大模型Llama的方式一致。

在注意力層中，APUS-xDAN-4.0（MoE）中的QKV矩陣的Q矩陣形狀為（4096,4096），K和V矩陣形狀為（4096,1024）。

▲APUS-xDAN-4.0（MoE）模型架構(gòu)圖

三、APUS是投資方，7B模型表現(xiàn)超GPT-4

APUS-xDAN-4.0（MoE）背后的兩家公司均來自國內(nèi)，且APUS于今年3月投資了新旦智能。

新旦智能成立于2023年5月，此前該公司發(fā)布的xDAN-7B-Global在用于衡量大模型在機器翻譯任務(wù)性能的綜合性評估指標MT-Bench中，性能表現(xiàn)僅次于GPT-4。

▲MT-Bench排名

今年3月，新旦智能完成千萬級別天使輪融資，投資方包括APUS和AI投資人周弘揚。

據(jù)了解，新旦智能的創(chuàng)始團隊匯集了清華、伯克利等頂尖學府以及騰訊、Meta等頭部科技玩家的員工，包括全球開源AI社區(qū)知名開發(fā)者、騰訊云架構(gòu)師等。

與此同時，這也是APUS在開源大模型領(lǐng)域的最新進展。今年2月初，APUS與深圳大學國家工程實驗室聯(lián)合開源了APUS大模型3.0伶荔。

結(jié)語：更強開源MoE模型，或加速AI開發(fā)及應(yīng)用創(chuàng)新

開源大模型對于全球大模型產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步與應(yīng)用落地的重要性與日俱增，并逐漸顯現(xiàn)出對標當下大模型頂流GPT-4的潛力。

在這個趨勢下，APUS與新旦智能聯(lián)手，既開源了目前國內(nèi)參數(shù)規(guī)模最大的MoE模型，同時降低了其部署成本，為更多開發(fā)者提供了應(yīng)用大模型能力的可能性，這或許將進一步加速AI開發(fā)及應(yīng)用創(chuàng)新。