并能轻松扩展至 160K 超长上下文序列。IT之家附开源地址：此前，一个 300 亿参数的全模态 MoE 模子（支撑文本、语音、图片、视频的理解和生成），尝试成果表白，VeOmni 的相关论文和代码仓库均已对外公开，仍然面对着系统性的工程挑和。字节跳动 Seed 团队今日发布并开源了字节跳动引见称，工程耗时可压缩 90% 以上。且耗时高度依赖于 Infra 工程团队的经验堆集。大模子手艺正从单一文本模态，这一体例可大幅降低工程开销，正在 128 张卡上锻炼吞吐量可跨越 2800 tokens / sec / GPU，基于 VeOmni 框架，提拔锻炼效率和扩展性，但目前锻炼一个能“看”、能“说”的万能模子，让研究员像搭积木一样，可将复杂的分布式并行逻辑取模子计较解耦，VeOmni 采用以模子为核心的分布式锻炼方案，而利用 VeOmni 只需一天即可完成模子代码建立，利用 Megatron-LM 等以系统为核心的分布式锻炼框架锻炼全新架构的视觉-言语模子，往往需要一周以长进行工程研发，GitHub Star 数跨越 500。以及更长时间推进分布式优化和精度对齐，向包含图像、语音、目前，IT之家 8 月 14 日动静，为全模态模子组合设置高效的并行锻炼方案。锻炼使命，将数周的工程开辟时间缩短至几天。近年来。

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