“我们面向气象导航对伏羲大模型进行优化,提高时空分辨率,实现未来15天0.1度逐小时气象预测;构建海气耦合模型,纳入风浪、涌浪、海温等要素,提升全球风、浪、流、能见度等预测精度;进行极端天气优化,提升台风、极端降水等更多灾害性场景的预测精度。” 李昊介绍,多层次焕然升级的“伏羲”2.0,有望助力解决远洋气象导航长期依赖国外服务厂商问题,落实“国船国导”、实现“国产替代”。
“在极端天气预报方面,伏羲通过采用扩散模型优化,有效缓解模型预报的平滑问题,提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度,超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出,中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展,联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。
“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步,团队将推进“端到端”气象大模型,构建基于气象大模型的同化系统,实现多种卫星资料同化(微波、红外等),摆脱对传统模式的依赖;开发地球系统大模型皇冠welcome怎么注册,实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报,探索大气污染、气候风险预报;构建基于大模型的国产化再分析数据集,利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据,摆脱模型训练对国外数据的依赖。
女娲医药大模型包括DNA大模型和动态蛋白大模型。其中,DNA大模型,以全球最长序列、最细粒度的基因调控关系理解,促进生物机制的发现。它基于状态空间模型,捕捉长序列关联,构建2亿参数的DNA模型,相比DeepMind等团队发布的高精度基因表达预测模型Enformer,分辨率和调控距离提升4倍,将应用于药物靶点发现。
“伏羲”和“女娲”两大模型分别是上智院地球科学、生命科学领域的代表性成果。在物质科学领域皇冠welcome怎么注册,上智院则构建物质科学大模型,致力于数据、工具、机理融合,已构建第一性原理(QM)数据库,4000万分子构象数据库具备全球最大规模。团队开发出薛定谔方程AI求解模型,高精度近似求解薛定谔方程皇冠welcome怎么注册,拥有被称为小分子药物亲和力预测精度持平“世界最好的商用软件”薛定谔FEP+。另有AI驱动的多孔材料模型、计算物质科学通用模型。
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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MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型皇冠welcome怎么注册,也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。
昆仑万维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。
有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss,昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数,从而让Drop Token Rate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Drop Token Rate太高(token分布差异太大),此时需要较大的aux loss帮助token load balance;在MoE训练的后期,昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度,避免 Gating倾向为随机分发Token皇冠welcome怎么注册,因此需要较低的aux loss降低纠偏。
区别于Megatron-LM社区已有的EP(Expert Parallel)和ETP(Expert Tensor Parallel)设计,昆仑万维提出了一种称之为Expert Data Parallel的并行设计方案,这种并行方案可以在Expert数量较小时仍能高效的切分模型,对Expert引入的 all2all通信也可以最大程度的优化和掩盖。相较于EP对GPU数量的限制和ETP在千卡集群上的低效, EDP可以较好的解决大规模分布式训练MoE的并行痛点,同时EDP的设计简单、鲁棒、易扩展,可以较快的实现和验证。
由于first stage的Embedding计算和last stage的Loss计算,以及Pipeline Buffer的存在,流水并行下均匀切分Layer时的各stage计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况。昆仑万维提出了非均匀的流水并行切分和重计算Layer分配方式,使得总体的计算/显存负载更均衡,约有10%左右的端到端训练吞吐提升。
Skywork-MoE是目前能在8x4090服务器上推理的最大的开源MoE模型。8x4090服务器一共有192GB的GPU显存,在FP8量化下(weight占用146GB),使用昆仑万维首创的非均匀Tensor Parallel并行推理方式皇冠welcome怎么注册,Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。
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