小红书开源首个大模型，11万亿非合成训练数据

主要观点总结

小红书开源了其首个大模型——dots.llm1。这是一个包含1420亿参数的专家混合模型（MoE），在推理过程中仅激活140亿参数，能降低训练和推理成本的同时保持高性能。其最大特色是使用了11.2万亿token的非合成高质量训练数据。

关键观点总结

关键观点1: 模型架构与特色

dots.llm1使用了单向解码器Transformer架构，但将前馈网络替换为MoE。MoE将模型分为多个专家网络，每个专家网络专注于输入数据的不同方面。在推理过程中，根据输入标记的特性动态选择专家网络进行计算。这种稀疏激活方式减少了算力需求，同时保持了模型高性能。

关键观点2: 模型优化

dots.llm1在注意力层采用多头注意力机制（MHA）并引入了RMSNorm归一化操作。此外，还引入了无辅助损失的负载平衡策略来解决MoE架构中的负载平衡问题。在训练过程中，采用了AdamW优化器提高模型的性能和效率。

关键观点3: 训练数据与数据处理

dots.llm1使用了11.2万亿token的非合成高质量训练数据。数据处理采用三级处理流水线，通过一系列操作剔除低质内容，保留高价值数据。

关键观点4: 开源与实验验证

小红书开源了每1万亿token的中间训练检查点，以促进学术研究。该模型在MMLU、TriviaQA等基准测试中表现优异。

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