字节跳动豆包大模型团队宣布开源一项关于混合专家（MoE）架构的重要技术突破。该技术通过创新方法，将大模型的训练效率提升了约1.7倍，同时显著降低了训练成本，降幅高达40%。该技术已在字节跳动的万卡集群训练中得到实际应用，累计节省了数百万GPU小时的训练算力。字节跳动希望通过开源这一技术，推动整个AI社区在模型训练效率方面的共同进步，加速行业技术发展，为更多研究者和开发者提供宝贵的资源，进一步推动人工智能技术的创新与应用。

🚀 字节跳动豆包大模型团队开源混合专家（MoE）架构，旨在提升大模型训练效率并降低成本。

💡 该技术突破使大模型的训练效率提升了约1.7倍，同时训练成本降低高达40%。

💰 实际应用显示，该技术已在字节跳动的万卡集群训练中得到验证，累计节省了数百万GPU小时的训练算力。

🤝 字节跳动希望通过开源此技术，促进AI社区在模型训练效率方面的共同进步，加速行业发展。

快科技3月10日消息，据报道，字节跳动旗下豆包大模型团队近日宣布了一项关于混合专家（MoE）架构的重要技术突破，并决定将这一成果开源，与全球AI社区共享。

这一技术通过一系列创新方法，成功将大模型的训练效率提升了约1.7倍，同时显著降低了训练成本，降幅高达40%。这一突破为大规模模型训练提供了更高效、更经济的解决方案。

该技术已在字节跳动的万卡集群训练中得到实际应用。内部数据显示，自采用该技术以来，已累计节省了数百万GPU小时的训练算力。这不仅验证了技术的实际效果，也进一步凸显了字节跳动在AI技术研发领域的领先地位。

对于此次开源的决定，豆包大模型团队希望通过分享这一技术，推动整个AI社区在模型训练效率方面的共同进步。开源不仅有助于加速行业技术发展，还能为更多研究者和开发者提供宝贵的资源，进一步推动人工智能技术的创新与应用。

开源地址：https://github.com/bytedance/flux