大模型效率狂飆：字節(jié)COMET技術(shù)開源，提速1.7倍

　　字節(jié)跳動旗下豆包大模型團(tuán)隊近日宣布，成功攻克混合專家模型(MoE)架構(gòu)的關(guān)鍵瓶頸，并開源一項名為COMET的重大優(yōu)化技術(shù)。該技術(shù)顯著提升了大模型的訓(xùn)練效率，實現(xiàn)了高達(dá)1.7倍的效率提升，并有效降低了40%的訓(xùn)練成本。

　　據(jù)介紹，COMET技術(shù)已在字節(jié)跳動的萬卡集群訓(xùn)練中得到實際應(yīng)用，累計節(jié)省了數(shù)百萬GPU小時的訓(xùn)練算力。與近期DeepSeek開源的DualPipe等MoE優(yōu)化方案相比，COMET具有更強(qiáng)的兼容性和便捷性，能夠像插件一樣直接接入現(xiàn)有的MoE訓(xùn)練框架，支持業(yè)界主流大模型，無需對訓(xùn)練框架進(jìn)行侵入式修改。

　　技術(shù)數(shù)據(jù)顯示，引入COMET后，單個MoE層可實現(xiàn)1.96倍的加速，端到端平均效率提升1.71倍，且在不同并行策略、輸入規(guī)模及硬件環(huán)境下均表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能。更值得關(guān)注的是，COMET還能夠與DeepSeek的DualPipe方案聯(lián)合使用，有望進(jìn)一步大幅壓縮模型訓(xùn)練成本。

　　這項技術(shù)的開源，無疑為大模型領(lǐng)域帶來了新的突破，有望加速大模型的研發(fā)和應(yīng)用。