黎巴嫩真主党称再次袭击以军目标
在发布会最后，这位助手才露出真容：网易的《狼人杀》公布了自己的狼人杀 AI 训练系统，可以按照需求，创造各具特色、人设的 AI 玩家，并拥有真实自然的语音，可以和真人玩家一同快乐玩耍。
严昊首先对李诗兴一行的到来表示热烈欢迎。6月25日，湖南省湘西州吉首市委副书记、市长李诗兴一行莅临太平洋建设总部考察参观，太平洋建设董事局主席严昊出席接待。
他指出，太平洋建设和吉首人民相知相伴许久，太平洋建设将始终秉持进吉首门、做吉首人、说吉首话、。他详细介绍了太平洋建设二十年来的峥嵘岁月、二十年的心路历程严昊首先对李诗兴一行的到来表示热烈欢迎。6月25日，湖南省湘西州吉首市委副书记、市长李诗兴一行莅临太平洋建设总部考察参观，太平洋建设董事局主席严昊出席接待。他详细介绍了太平洋建设二十年来的峥嵘岁月、二十年的心路历程。
他指出，太平洋建设和吉首人民相知相伴许久，太平洋建设将始终秉持进吉首门、做吉首人、说吉首话、 黄茅海大桥跨越黄茅海海域的两条航道，采用3塔2跨设计，是一座独柱式双索面全漂浮体系斜拉桥。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。
天工 3.0 还训练了 75B （Skywork-MoE-Small） 和 400B （Skywork-MoE-Large）两档 MoE 模型，并不在此次开源之列。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。训练 Infra如何对 MoE 模型高效的进行大规模分布式训练是一个有难度的挑战，目前社区还没有一个最佳实践。4090 推理Skywork-MoE 是目前能在 8x4090 服务器上推理的最大的开源 MoE 模型。
2024年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2024年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。
雷峰网(公众号：雷峰网)。天工团队完整开源了相关的推理框架代码和安装环境，详情参见：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE结语我们希望本次开源的 Skywork-MoE 模型、技术报告和相关的实验结果可以给开源社区贡献更多的 MoE 训练经验和 Know-how，包括模型结构、超参选择、训练技巧、训练推理加速等各方面， 探索用更低的训练推理成本训更大更强的模型，在通往 AGI 的道路上贡献一点力量。我们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。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。
开源地址：Skywork-MoE 的模型权重、技术报告完全开源，免费商用，无需申请：•模型权重下载：￮https://huggingface.co/Skywork/Skywork-MoE-base￮https://huggingface.co/Skywork/Skywork-MoE-Base-FP8•模型开源仓库：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE•模型技术报告：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE/blob/main/skywork-moe-tech-report.pdf•模型推理代码：（支持 8x4090 服务器上 8 bit 量化加载推理） https://github.com/SkyworkAI/vllm模型架构：本次开源的 Skywork-MoE 模型隶属于天工 3.0 的研发模型系列，是其中的中档大小模型（Skywork-MoE-Medium），模型的总参数量为 146B，激活参数量 22B，共有 16 个 Expert，每个 Expert 大小为 13B，每次激活其中的 2 个 Expert。一个可以遵循的经验规则是：如果训练 MoE 模型的 FLOPs 是训练 Dense 模型的 2 倍以上，那么选择 from Scratch 训练 MoE 会更好，否则的话，选择 Upcycling 训练 MoE 可以明显减少训练成本。技术创新：为了解决 MoE 模型训练困难，泛化性能差的问题，相较于 Mixtral-MoE， Skywork-MoE 设计了两种训练优化算法：1.Gating Logits 归一化操作我们在 Gating Layer 的 token 分发逻辑处新增了一个 normalization 操作，使得 Gating Layer 的参数学习更加趋向于被选中的 top-2 experts，增加 MoE 模型对于 top-2 的置信度：2.自适应的 Aux Loss有别于传统的固定系数（固定超参）的 aux loss， 我们在 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。模型能力：我们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。
比较均匀切分和非均匀切分下的流水并行气泡：对于一个 24 层 Layer 的 LLM， (a) 是均匀切分成 4 个 stage，每个 stage 的 layer 数量是：[6, 6, 6, 6].(b) 是经过优化后的非均匀切分方式，切成 5 个 stage， 每个 stage 的 layer 数量是：[5, 5, 5, 5, 4] ， 在中间流水打满的阶段，非均匀切分的气泡更低。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。
1. Expert Data Parallel区别于 Megatron-LM 社区已有的 EP（Expert Parallel）和 ETP（Expert Tensor Parallel）设计，我们提出了一种称之为 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。使得模型的推理成本有近 3 倍的下降。
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。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。训练 Infra如何对 MoE 模型高效的进行大规模分布式训练是一个有难度的挑战，目前社区还没有一个最佳实践。MoE Know-how此外，Skywork-MoE 还通过一系列基于 Scaling Laws 的实验，探究哪些约束会影响 Upcycling 和 From Scratch 训练 MoE 模型的好坏。Skywork-MoE 提出了两个重要的并行优化设计，从而在千卡集群上实现了 MFU 38% 的训练吞吐，其中 MFU 以 22B 的激活参数计算理论计算量。一个最简单的 EDP 的例子，两卡情况下 TP = 2， EP = 2， 其中 Attention 部分采用 Tensor Parallel ， Expert 部分采用 Expert Parallel2.非均匀切分流水并行由于 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。
8x4090 服务器一共有 192GB 的 GPU 显存，在 FP8 量化下（weight 占用 146GB），使用我们首创的非均匀 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。天工 3.0 还训练了 75B （Skywork-MoE-Small） 和 400B （Skywork-MoE-Large）两档 MoE 模型，并不在此次开源之列。
在 MoE 训练的后期，我们希望 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。4090 推理Skywork-MoE 是目前能在 8x4090 服务器上推理的最大的开源 MoE 模型
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网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载从5月20日开卖到5月31日，超过37000个品牌成交同比翻倍，九牧、克徕帝、箭牌、林清轩、RALPH LAUREN、韩束、BURBERRY博柏利、亚朵星球、SINSIN、丸丫、KOLON SPORT等品牌在高成交规模的基础上实现翻倍增长。苹果、美的、海尔、茅台、小米、珀莱雅、五粮液、耐克、华为、格力、源氏木语等品牌迈入成交10亿俱乐部。
淘宝天猫为商家引入全网客流，打通与抖音合作，升级与腾讯广告、知乎、B站等超200家互联网平台合作，提升商家全网获客能力，全面支持品牌增长。截止31日晚9点，成交破亿的品牌数已经达到了185个。
作为投入力度最大的一届天猫618，今年天猫在满300减50基础上，额外投入150亿红包，同时88VIP升级无限次退货包运费权益，激发消费活力。雷峰网(公众号：雷峰网)。
新消费需求带动趋势品类爆发，今年天猫618，成交规模破10亿的趋势品类超过了50个，涌现洗烘套装、登山鞋、单反镜头、微单、防晒服、电竞装备、公路自行车等成交规模10亿以上，成交同比增速超过50%的趋势品类。今年天猫618首次取消预售，现货开卖，体验最简单的一次618迎来全球品牌强势增长。
5月31日晚8点，天猫618迎来第二波开卖，权益加码引发第二轮消费热潮，品牌成交再度爆发，截至31日晚9点，185个品牌在天猫618成交破亿，超过37000个品牌成交翻倍，50个趋势品类成交规模破10亿网版权文章，未经授权禁止转载不仅如此，海尔智家还围绕研发、生产、使用等多个方面，将低碳节能融入产品全生命周期，为行业绿色低碳发展提供新路径。对他们而言，旧家电或许已不再符合当下生活需求，承载的却是曾经度过的每一个日夜。
雷峰网(公众号：雷峰网)。一次上门即可完成拆装送，最快8小时就能焕新阳台。
与之类似，焕新喵计划也是一个以旧换新的计划，通过回收旧家电循环利用制作成新猫砂盆，用于救助流浪猫。海尔智家将回收的旧家电通过行业首个再循环互联工厂，历经回收-拆解-再生-再利用，其中再生环节经过三遍高、中、低盐度分选和清洗，一遍高温蒸汽洗，六遍摩擦洗，两遍清水洗等18道工序，将废塑料制成新塑料，再依托京东自有品牌京东京造的直连工厂创新模式，以及超强的供应链能力，打造成环保猫砂盆,实现了以旧换新全链路循环。
为了让更多的人参与其中，618期间，海尔京东自营旗舰店还将上线焕新喵计划专题活动页，参与以旧换新并购买萌宠相关家电产品，即可额外获得一个京东京造与海尔兄弟联名款环保猫砂盆，数量有限先到先得。并邀请十个勤天共同见证，传递生活中老物件也能焕发新生命的情感主张，倡导低碳环保的绿色生活方式。
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