在大模型训练的激烈竞争中，字节跳动旗下的豆包大模型团队近日携技术重磅推出——COMET，一个针对混合专家（MoE）架构的革命性优化方案。这一创新的问世，不仅使大模型的训练效率飙升至1.7倍，还让训练成本骤降40%，这是当下业内鲜有的突破。

在深度学习的时代潮流中，节省计算资源和优化模型训练成本变得尤为重要。近日，字节跳动旗下的豆包团队宣布，再次在Mixture of Experts（MoE）模型的训练中削减成本，整整节省了高达40%的训练开支！这一次，他们的秘密武器是刚刚开源的COMET技术。

新浪科技讯 3月10日晚间消息，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。

3月10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。

3 月 10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。 MoE ...

3月10日，字节豆包大模型团队在国际知名开源社区平台GitHub上开源了一项针对 ...

3月10日，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。入选顶级会议MLSys ...

字节跳动旗下豆包大模型团队10日官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40％。该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省数百万GPU小时训练算力。

汇港通讯> 据内媒报道，字节跳动豆包大模型团队开源针对 MoE (混合专家)架构的关键优化技术COMET，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。 据悉，该技术已实际应用於字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。

近日，字节跳动旗下的豆包大模型团队宣布了一项针对混合专家（MoE）架构的重要技术突破，并宣布将此关键技术优化方案开源。据官方介绍，这项技术能显著提升大模型的训练效率，最高可达1.7倍，同时降低训练成本40%。