JetMoE-8B是一款采用稀疏激活架构的人工智能模型，由24个块组成，每个块包含两个MoE层：注意力头混合（MoA）和MLP专家混合（MoE）。这种设计不仅使得性能卓越，还显著降低了计算成本，令人惊叹。
尽管JetMoE-8B的总参数量高达80亿，但每个输入令牌仅激活约22亿参数，大大减少了总体的计算需求。这种独特的架构设计为AI领域的研究和应用提供了极大的便利，让人们对其性能和效率赞叹不已。
JetMoE-8B的训练完全依赖于公开数据，并且整个训练过程都是完全开源的，为AI领域的发展贡献了巨大的力量。在与Open LLM排行榜相同的评估方法下，JetMoE-8B的性能表现优于众多知名模型，证明了其高效性能的卓越。
与具有类似训练和推理计算的模型相比，JetMoE-8B展示了更优异的表现，不仅在性能上有优势，也在成本效益上具有显著优势。这一结果让人们对JetMoE-8B的潜力和未来发展充满期待。
JetMoE-8B的出现，不仅为AI领域带来了新的突破，也为更多研究者和开发者提供了探索和创新的机会。让我们共同期待JetMoE-8B在未来的发展中展现出更加耀眼的光芒！模型地址：https://huggingface.co/jetmoe/jetmoe-8b