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Mixture Of Experts — Concepts | NewsPals
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Mixture Of Experts
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Mixture Of Experts
Les stories qui ramènent sans cesse cette idée dans le feed.
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Dans le feed
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Nemotron 3.5 Lightning de Nvidia fait passer les poids ouverts de la course à la taille à la déployabilité
Un modèle MoE de 30 B avec 3 B de paramètres actifs, un contexte de 1 M, une licence OpenMDW-1.1 et des recettes fait du déploiement l’élément central.
ai-ml
Ling 3.0 Flash fait des 124 milliards de paramètres une question de vitesse de calcul active, pas de taille
Ant Group et InclusionAI proposent un MoE à poids ouverts d’environ 5,1 milliards de paramètres actifs par jeton, et c’est bien là l’essentiel.
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Inkling Small atteint 40, presque à égalité avec Inkling 41 et ses 276 milliards de paramètres
Le plus petit modèle à poids ouverts de Thinking Machines Lab utilise 276 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres actifs en MoE, tandis qu’Inkling en utilise 975 milliards au total et 41 milliards actifs.
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