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,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 loss188金宝搏网页版稳定版,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,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,Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。
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也许你身边也存在这样一个现象:越来越多的小孩子不认识“钱”了。或者说,越来越多的小孩子不认识纸币了。据媒体报道,在武汉某小学的数学课堂上,当讲到“认识人民币”一课时,大部分学生见过100元、50元纸币,一半学生能认出10元、20元纸币,然而全班有一半以上的同学没见过1元纸币,也同样不知道人民币有没有3元、6角之类的零钱面额。
时移世易,无论是古代的贝壳、金银、交子、铜钱,还是后来的纸币、外汇、数字钱币,钱的货币本质没有改变,变的只是流通的形式、支付的方式。纸币使用少虽不太影响生活,但是也增加了孩子们认识“钱”的难度。毕竟,他们从小就很少见到用纸币买东西找钱的过程,也对父母的钱没有一个总体、直观的印象,只留下脑海里的一串数字,仿佛数字可大可小、可以从有到无再从无到有。
因此,问题的焦点应该是让孩子认识货币,树立金钱观和消费观,这和用什么支付方式没有关系。如果总是不会计算、乱花钱188金宝搏网页版稳定版,那就说明孩子还没有树立正确的金钱观和消费观,这也折射出我们在生活中、课堂上忽略对孩子进行金钱认知教育的现状。学习认识人民币不只是为了购物时付钱,它同样也是一种关于金钱观的教育。而这样的教育,在移动支付普及的今天就显得尤为重要了,这个新闻就是最好的例证。
最简单的教育方式,就是让孩子有多少钱就按多少钱来计算花费188金宝搏网页版稳定版,也可以在实际生活中增加一些使用纸币的体验,比如给一些零花钱,让他们自主买东西、找零,了解物价,再告诉他们钱从纸币变为银行卡余额再变为移动支付余额的过程。有机会的话,家长也可以带他们参观一些钱币博物馆,了解货币的发展演变历史,增进他们对货币的认识。
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