香港正版资料2023年资料

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，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。

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香港正版资料2023年资料高世代TFT―LCD玻璃基板科技攻关的过程就是与颗粒“战斗”的过程。所谓颗粒，指的是玻璃表面2至10微米的极微缺陷。产品刚下线时，每片玻璃的颗粒多达上万个。团队在几十个参数变量中，寻求多个参数的匹配。他们早上讨论工艺和参数，夜里出结果，每天分析、总结参数变化，寻找规律、提出对策建议，进行改善，再分析下步如何走，最终硬是将每片玻璃的颗粒数量降到40个以内。