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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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