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模型结构配合系统需求：修改标准Transformer（存储⼤量计算中间结果会严重制约模型能处理的上下⽂⻓度），使⽤隐空间注意⼒计算机制MLA，计算换存储，在有限显存中完成注意⼒计算。在⼏乎不损失算法精度的情况下，将显存占⽤量降低1-2个数量级。使⽤更低精度训练：通过算法上的精细分组量化、系统上CUDA核⼼与张量核⼼的并⾏计算，结合⼤量数据实验，率先实现了利用英伟达H800上FP8低⽐特计算单元训练出⾼质量模型，充分榨⼲硬件潜⼒。MoE负载均衡：在MoE常⽤的负载均衡损失函数外，额外加⼊了限制极端情况的损失限制，并提出Auxiliary-Loss-Free技术减少负载均衡限制导致的模型精度损失，不仅将负载不均衡程度从超过50%降低到5%以内，也保证了MoE训练精度。

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