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在国际知名开源社区平台GitHub上开源了一项针对 ...

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%。

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。

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 ...

近日，字节跳动旗下的豆包大模型团队宣布了一项备受瞩目的技术创新——COMET，这是一项针对混合专家（MoE）架构的核心优化技术。这一突破不仅大幅提升了大模型的训练效率，增幅达到惊人的1.7倍，更重要的是成功减少了40%的训练成本，实实在在地为整个行业带来了福音。

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。

总的来看，字节开源COMET技术的推出不仅推动了大模型训练效率的提升和成本下降，更有可能影响整个智能设备行业的格局。结合大数据和人工智能的发展趋势，此项技术的应用前景广阔，值得各方持续关注。对于开发者和技术爱好者而言，利用这一新工具优化自身项目的机会也将变得更加丰富。在不久的将来，结合这一技术的智能产品，或将给用户带来更加出色的体验，值得期待。 返回搜狐，查看更多 ...

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。