How Kimi Trains 896 Experts Without Collapse

摘要

解析 Kimi K3 如何透過 Stable LatentMoE 架構，在 2.8 兆參數下僅用 1040 億活躍參數訓練，並解決大規模 MoE 訓練不穩定的問題。觀眾能學習到 Latent MoE、RMSNorm、SiTU-GLU 與 Quantile Balancing 等關鍵機制。

This video explains how Kimi K3 achieves stable training with 896 experts using Latent MoE and specific stabilization mechanisms.

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提到的工具與公司

• Stable LatentMoE
• RMSNorm
• SiTU-GLU
• GLU
• Kimi K3

適合誰看

適合有機器學習背景、想深入了解大型語言模型架構與訓練技術的開發者。

摘要依據

講者

Jia-Bin Huang

依據

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