Machine learning Interview

🧠 SpikingBrain-7B: Модели, вдохновленные нейробиологией

SpikingBrain-7B представляет собой архитектуру, основанную на механизмах мозга, которая использует гибридное внимание и модули MoE для эффективного обучения. Она обеспечивает высокую производительность при минимальных затратах данных и адаптирована для кластеров без NVIDIA, что позволяет значительно ускорить обучение и вывод.

🚀Основные моменты:
- Интеграция гибридного внимания и MoE.
- Поддержка низкопрофильного обучения с использованием менее 2% данных.
- Оптимизирована для кластеров MetaX.
- Достигает более чем 100-кратного ускорения в обработке длинных последовательностей.
- Включает версии для HuggingFace и квантованную версию.

📌 GitHub: https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B

@machinelearning_interview

👍9❤5🔥3

www.tgoop.com/machinelearning_interview/2165

3.11K viewsedited  Sep 11 at 09:20

🧠 SpikingBrain-7B: Модели, вдохновленные нейробиологией

SpikingBrain-7B представляет собой архитектуру, основанную на механизмах мозга, которая использует гибридное внимание и модули MoE для эффективного обучения. Она обеспечивает высокую производительность при минимальных затратах данных и адаптирована для кластеров без NVIDIA, что позволяет значительно ускорить обучение и вывод.

🚀Основные моменты:
- Интеграция гибридного внимания и MoE.
- Поддержка низкопрофильного обучения с использованием менее 2% данных.
- Оптимизирована для кластеров MetaX.
- Достигает более чем 100-кратного ускорения в обработке длинных последовательностей.
- Включает версии для HuggingFace и квантованную версию.

📌 GitHub: https://github.com/BICLab/SpikingBrain-7B

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview