English(EN) I Built a 188M Mixture-of-Experts LLM From Scratch on a Free GPU

开发者用免费 GPU 从零开始构建了一个小型的 1.88 亿参数混合专家模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:52

VisionQuantech 的创始人 Shivam Kumar 详细介绍了如何仅使用免费的 Nvidia T4 GPU 构建一个小型、拥有 1.88 亿参数的混合专家（MoE）语言模型的流程。他采用了一种名为 Main Researcher System v4 的方法，该方法涉及从现有研究中提取 MoE 原始概念和元模式，使用 TRIZ 原理解决矛盾，并利用组合引擎筛选潜在架构。由此产生的模型 DeepSeekMoE-tiny，在计算效率上达到了约 5100 万参数的密集模型的水平，同时提供了显著更大的容量。 AI

影响展示了适用于资源受限环境的高效 LLM 架构设计原则。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Shivam Kumar · 2026-10-07 04:52

我从零开始用免费GPU构建了一个188M的混合专家LLM

<p><em>By Shivam Kumar, founder of VisionQuantech. This is the honest version — what's proven, what's measured, and what's still running.</em></p> <h2> Why a tiny MoE? </h2> <p>Most mixture-of-experts research happens at billion-parameter scale. DeepSeekMoE, Mixtral, GLaM — all b…

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