千花访上海自荐区

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上海是中国最繁华的城市之一,拥有丰富的历史文化和现代化的设施。作为一个热门旅游目的地,上海吸引了来自世界各地的游客。

千花访新鲜资讯

千花访是一家专注于旅游资讯的网站,为游客们提供各种有关上海的信息。在千花访上海自荐区,游客们可以分享自己的上海旅行经验和推荐旅游景点。

从千花访上海自荐区的留言中,我们可以看到来自各行各业的人们的推荐和评论,有的是本地人,有的是外地游客。他们分享了自己在上海的亲身体验和深度游玩的建议。

例如,游客A推荐了上海的迪士尼乐园,她说:“迪士尼乐园是一个让人陶醉的地方,里面有各种刺激和有趣的游乐设施,适合全家人一起去玩。”另外,游客B则推荐了上海博物馆,他说:“上海博物馆是了解上海历史和文化的好地方,里面有许多珍贵的文物和艺术品。”

千花访上海美食推荐

除了景点推荐,千花访上海自荐区还有许多关于美食的推荐。上海作为一个美食之都,有着丰富多样的菜系,吸引了许多吃货们。

在千花访上海自荐区,你可以找到各种关于上海美食的推荐,比如小笼包、醉虾等传统的上海菜,还有各种创新的西餐和日韩料理。

游客C分享了他在一家小吃摊位上品尝到的炒面,他说:“这家小吃摊位的炒面非常好吃,特别是加上他们独特的辣椒酱,口感更加丰富。”而游客D则推荐了一家日式料理店,他说:“他们的寿司非常新鲜,以及炸虾天妇罗也很好吃,是一个非常适合约会的地方。”

千花访上海购物攻略

除了旅游和美食,千花访上海自荐区还提供了一些有关购物的攻略和推荐。上海作为一个国际购物天堂,有许多购物中心和特色街区。

在千花访上海自荐区,你可以找到购物推荐,比如南京路步行街、淮海路等热门的购物街区。游客E分享了他在南京路上购买到的一双名牌鞋,他说:“在南京路上的购物体验非常棒,各大品牌都有,而且价格也比其他地方便宜。”

总结

通过千花访上海自荐区,我们可以看到游客们对于上海旅游景点、美食和购物的推荐和评论。这些真实的经验和建议对于计划来上海旅行的游客们来说是非常有价值的。

如果你对于上海的旅游有什么问题或者想要分享你的经验和建议,欢迎来千花访上海自荐区参与讨论。

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时事|成都约炮_昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE

昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE

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昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE

  6月3日,昆仑万维公布开源2千亿稀少年夜模子Skywork-MoE,机能强劲,同时推理本钱更低。Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模子中心checkpoint扩大而来,是首个完全将MoE Upcycling手艺利用并落地的开源千亿MoE年夜模子,也是首个撑持用单台4090办事器推理的开源千亿MoE年夜模子。   开源地址   Skywork-MoE的模子权重、手艺陈述完全开源,免费商用,无需申请。   模子架构   本次开源的Skywork-MoE模子附属于天工3.0的研发模子系列,是此中的中档巨细模子(Skywork-MoE-Medium),模子的总参数目为146B,激活参数目22B,共有16个Expert,每一个Expert巨细为13B,每次激活此中的2个Expert。   模子能力   昆仑万维基于今朝各年夜主流模子评测榜单评测了Skywork-MoE,在不异的激活参数目20B(推理计较量)下,Skywork-MoE能力在行业前列,接近70B的Dense模子,使得模子的推理本钱有近3倍的降落。同时Skywork-MoE的总参数巨细比DeepSeekV2的总参数巨细要小1/3,用更小的参数范围做到了附近的能力。   手艺立异   为领会决MoE模子练习坚苦,泛化机能差的问题,相较于Mixtral-MoE, Skywork-MoE设计了两种练习优化算法:   1.Gating Logits归一化操作   昆仑万维在Gating Layer的token分发逻辑处新增了一个normalization操作,使得Gating Layer的参数进修加倍趋势于被选中的top-2 experts,增添MoE模子对top-2的置信度:   2.自顺应的 Aux Loss   有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss,昆仑万维在MoE练习的分歧阶段让模子自顺应的选择适合的aux loss超参系数,从而让Drop Token Rate连结在适合的区间内,既能做到expert分发的均衡,又能让expert进修具有差别化,从而晋升模子整体的机能和泛化程度。在MoE练习的前期,因为参数进修不到位,致使Drop Token Rate太高(token散布差别太年夜),此时需要较年夜的aux loss帮忙token load balance;在MoE练习的后期,昆仑万维但愿Expert之间仍包管必然的辨别度,避免 Gating偏向为随机分发Token,是以需要较低的aux loss下降纠偏。   练习Infra   若何对MoE模子高效的进行年夜范围散布式练习是一个有难度的挑战,今朝社区还没有一个最好实践。Skywork-MoE提出了两个主要的并行优化设计,从而在千卡集群上实现了MFU 38%的练习吞吐,此中MFU以22B的激活参数计较理论计较量。   1.Expert Data Parallel   区分于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,这类并行方案可以在Expert数目较小时仍能高效的切分模子,对Expert引入的 all2all通讯也能够最年夜水平的优化和袒护。相较于EP对GPU数目的限制和ETP在千卡集群上的低效, EDP可以较好的解决年夜范围散布式练习MoE的并行痛点,同时EDP的设计简单、鲁棒、易扩大,可以较快的实现和验证。   2.非平均切分流水并行   因为first stage的Embedding计较和last stage的Loss计较,和Pipeline Buffer的存在,流水并行下平均切分Layer时的各stage计较负载和显存负载均有较较着的不平衡环境。昆仑万维提出了非平均的流水并行切分和重计较Layer分派体例,使得整体的计较/显存负载更平衡,约有10%摆布的端到端练习吞吐晋升。   MoE Know-how   另外,Skywork-MoE还经由过程一系列基于Scaling Laws的尝试,探讨哪些束缚会影响Upcycling和From Scratch练习MoE模子的黑白。   一个可以遵守的经验法则是:假如练习MoE模子的FLOPs是练习Dense模子的2倍以上,那末选择from Scratch练习MoE会更好,不然的话,选择Upcycling练习MoE 可以较着削减练习本钱。   4090推理   Skywork-MoE是今朝能在8x4090办事器上推理的最年夜的开源MoE模子。8x4090办事器一共有192GB的GPU显存,在FP8量化下(weight占用146GB),利用昆仑万维初创的非平均Tensor Parallel并行推理体例,Skywork-MoE可以在适合的batch size 内到达2200 tokens/s的吞吐。   昆仑万维但愿本次开源的Skywork-MoE模子、手艺陈述和相干的尝试成果可以给开源社区进献更多的MoE练习经验和Know-how,包罗模子布局、超参选择、练习技能、练习推理加快等各方面,摸索用更低的练习推理本钱训更年夜更强的模子,在通往AGI的道路上进献一点气力。 【编纂:李滋润】。

本文心得:

成都,这座美丽的城市,无论是自然风光还是人文景观,都吸引着众多游客的目光。然而,近年来,成都的另一面也逐渐浮出水面,那就是成都的约炮文化。

约炮,顾名思义就是通过网络平台或社交媒体联系陌生人,以满足双方性需求的一种行为。这种行为在成都已经成为了一种潮流,尤其是年轻人之间。对于一些单身男女来说,约炮被视为是解决生理需求的一种方式,但背后却存在许多问题。

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