字节跳动旗下的豆包大模型团队近日宣布了一项重大技术突破，成功攻克了混合专家模型（MoE）架构的关键瓶颈，并开源了一项名为COMET的优化技术。这一技术不仅显着提升了大模型的训练效率，还大幅降低了训练成本，为大模型领域带来了新的发展机遇。
COMET技术的核心在于其高效的优化能力，能够将大模型的训练效率提升至1.7倍，同时减少40%的训练成本。这一突破性成果已在字节跳动的万卡集群训练中得到实际应用，累计节省了数百万GPU小时的训练算力，展现了其在实际场景中的强大性能。
与近期DeepSeek开源的DualPipe等MoE优化方案相比，COMET技术具有更强的兼容性和便捷性。它能够像插件一样直接接入现有的MoE训练框架，支持业界主流大模型，无需对训练框架进行侵入式修改。这种无缝集成的特性使得COMET在技术应用上更加灵活和高效。
技术数据显示，引入COMET后，单个MoE层可实现1.96倍的加速，端到端平均效率提升1.71倍。此外，COMET在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现出稳定的性能，展现了其广泛的适用性。更值得关注的是，COMET还能够与DeepSeek的DualPipe方案联合使用，有望进一步大幅压缩模型训练成本。
这项技术的开源无疑为大模型领域带来了新的突破，有望加速大模型的研发和应用。通过降低训练成本和提高效率，COMET技术将为更多企业和研究机构提供支持，推动人工智能技术的进一步发展。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2502.19811
开源地址:https://github.com/bytedance/flux?continueFlag=c1d74dd2912ab3909a1a27fe4f5cf519