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重大通报休闲十三张确实真的有挂吗(证实确实有挂)-知乎

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3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)    

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2024年6月3日,昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE,性能强劲,同时推理成本更低。Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模型中间checkpoint扩展而来,是首个完整将MoEUpcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型,也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。

模型架构

本次开源的Skywork-MoE模型隶属于天工3.0的研发模型系列,是其中的中档大小模型(Skywork-MoE-Medium),模型的总参数量为146B,激活参数量22B,共有16个Expert,每个Expert大小为13B,每次激活其中的2个Expert。

天工3.0还训练了75B(Skywork-MoE-Small)和400B(Skywork-MoE-Large)两档MoE模型,并不在此次开源之列。

模型能力

我们基于目前各大主流模型评测榜单评测了Skywork-MoE,在相同的激活参数量20B(推理计算量)下,Skywork-MoE能力在行业前列,接近70B的Dense模型。使得模型的推理成本有近3倍的下降。同时Skywork-MoE的总参数大小比DeepSeekV2的总参数大小要小1/3,用更小的参数规模做到了相近的能力。

技术创新

为了解决MoE模型训练困难,泛化性能差的问题,相较于Mixtral-MoE,Skywork-MoE设计了两种训练优化算法:

1.GatingLogits归一化操作

我们在GatingLayer的token分发逻辑处新增了一个normalization操作,使得GatingLayer的参数学习更加趋向于被选中的top-2experts,增加MoE模型对于top-2的置信度:

2.自适应的AuxLoss

有别于传统的固定系数(固定超参)的auxloss,我们在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的auxloss超参系数,从而让DropTokenRate保持在合适的区间内,既能做到expert分发的平衡,又能让expert学习具备差异化,从而提升模型整体的性能和泛化水平。在MoE训练的前期,由于参数学习不到位,导致DropTokenRate太高(token分布差异太大),此时需要较大的auxloss帮助tokenloadbalance;在MoE训练的后期,我们希望Expert之间仍保证一定的区分度,避免Gating倾向为随机分发Token,因此需要较低的auxloss降低纠偏。

训练Infra

如何对MoE模型高效的进行大规模分布式训练是一个有难度的挑战,目前社区还没有一个最佳实践。Skywork-MoE提出了两个重要的并行优化设计,从而在千卡集群上实现了MFU38%的训练吞吐,其中MFU以22B的激活参数计算理论计算量。

1.ExpertDataParallel

区别于Megatron-LM社区已有的EP(ExpertParallel)和ETP(

 

 

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