分布式架构

底层结构是即插即用的大型语言模型支持架构，具有数十亿个参数，包含 635 万篇文章的数据集上进行训练。

Model Layer of BitMind （Some of the modules are changeable subjected to real needs）

引入了一种名为MoLoRA的方法,它是一种3层MOE(混合专家)架构,这项技术能够实现快速训练和分布式部署以满足多个用户的需求,减轻中央计算能力的负担,并允许每个节点利用自身的计算资源进行协作。这项技术主要有三个优势:

• 具有使用多个专家模型的即插即用能力的灵活性,大大降低了终端用户训练的复杂性;

• 在工业专家模型的支持下,普通用户所需的训练数据量减少到原始数量的1/100以下,这意味着用户只需提供与自身工作或学习相关的数据,人工智能就能理解行业信息和当前任务。

• MoLoRA实现相同性能水平所需的计算能力，但算力需求降低了90%。

The MoLoRA Methodology

此外，分布式部署保证了个人数据和模型的隐私和机密性。