如何“润物无声”地让观众身临其境,沉浸于故事之中,是每一个创作者逃不开的考题。经典电视剧则是以其独特的艺术魅力,通过深刻地描绘人性和情感,将精神价值传递给不同时代的观众,让每一位观众都能在其中找到心灵的共鸣。比如你我依然能从《西游记》中领会峰回路转的人生历练与执着果敢的进取之心,从《三国演义》中感受历史风云的浑厚质感与英雄人物的豪迈气概,从《父母爱情》里体悟相濡以沫的真挚爱情和细水长流的生活态度。
当然,经典并非一成不变,不断创新才能展现新的生命力。20世纪80年代末,农村题材剧《篱笆·女人和狗》以枣花、茂源老汉等个性鲜明的人物建构出一组有血有肉的中国农民群像。进入新世纪,军旅剧《士兵突击》反其道而行。剧中没有所谓的明星卖点和爱情故事的噱头,单凭普通士兵“不抛弃、不放弃”的精神,收获超强人气与如潮好评。
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1、自由的学习更多的战斗技能,熟练地掌握各种武功招式。
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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,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训练的前期欧洲杯线上买球排行榜前十名推荐,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。
黄仁勋官宣「『全球最强大的芯片』Blackwell 已开始投产」,其性能如何?将对行业带来哪些影响?
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