Pyce-MoE-50M-Code / README.md
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metadata
license: mit
datasets:
  - bigcode/the-stack-smol
  - bigcode/the-stack-v2
  - codeparrot/codeparrot-clean
language:
  - en
tags:
  - moe
  - text-generation-inference

Ce modèle est un mini-Transformer de 50 Millions de paramètres utilisant une architecture Mixture of Experts (MoE) avec un routage Top-1. Chaque jeton n'active qu'un seul expert parmi 4 à chaque couche, permettant d'avoir la rapidité d'exécution d'un modèle ultra-léger tout en conservant une grande capacité d'apprentissage.

Performances

  • Loss Moyenne Globale : 2.6492
  • Perplexité Finale (PPL) : 14.14
  • Contexte : 256 tokens

Architecture

  • Couches : 5
  • Têtes d'attention : 8
  • Experts par couche : 4
  • Dimension du modèle : 512
  • Taille du vocabulaire : 16 000 (BPE Tokenizer)