字节跳动豆包大模型团队宣布开源其在混合专家（MoE）架构上的重大技术突破。该技术能够将大模型的训练效率提升约1.7倍，并降低高达40%的训练成本，为大规模模型训练提供了更高效、更经济的解决方案。这项技术已在字节跳动的大规模集群训练中得到应用，累计节省了数百万GPU小时的训练算力。豆包大模型团队希望通过开源此技术，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。

🚀 **效率提升**： 字节跳动豆包大模型团队的MoE架构技术，成功将大模型的训练效率提升了约1.7倍，显著提高了AI模型的开发速度。

💰 **成本降低**： 通过MoE架构的优化，大模型的训练成本降低了高达40%，为AI研究和应用提供了更经济的解决方案。

💡 **实际应用**： 该技术已在字节跳动的大规模集群训练中得到实际应用，并累计节省了数百万GPU小时的训练算力，验证了其有效性。

🤝 **开源共享**： 字节跳动选择开源这一技术，旨在推动整个AI社区在模型训练效率方面的共同进步，促进人工智能技术的创新与应用。

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

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责任编辑：鹿角

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