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Kog Laneformer 2B:Kog推理引擎背後的延遲優先模型

Kog釋出了Laneformer 2B,一個23億引數的指令微調編碼模型,專為高速單請求推理從頭設計。透過將模型架構與推理引擎協同設計,Kog引入了延遲張量並行(DTP)和車道結構Transformer以隱藏通訊開銷。該模型在編碼基準上取得競爭性結果(HumanEval+ 45.1%,MBPP+ 51.6%),現已在Hugging Face上開源。

來源Hacker News AI作者: thomasjb
Kog Laneformer 2B:Kog推理引擎背後的延遲優先模型
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要點

  • Laneformer 2B是一個23億引數的編碼模型,最佳化了低延遲推理。
  • 它使用新穎的車道結構架構和延遲張量並行,最小化通訊成本。
  • 從頭訓練,經歷了約4萬億token的預訓練和約2萬億程式碼密集資料的繼續訓練,然後指令微調。
  • 權重和模型程式碼已在Hugging Face上以名稱kogai-laneformer-2b-it釋出。

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