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字节豆包大模型实现训练成本大幅缩减 40%
在人工智能领域，混合专家模型（MoE）架构因其稀疏激活特性成为突破参数规模限制的核心技术，但其分布式训练中高达40%的通信开销始终是制约商业化落地的关键瓶颈。字节跳动豆包大模型团队近期开源的COMET技术，通过系统性重构计算与通信的协同机制，为行业提供了兼具技术深度与工程实用性的解决方案。 COMET技术的突破性体现在对流水线粒度的极致解构。传统MoE训练框架中，粗粒度的通信计算重叠导致GPU频繁…- 10
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