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随着长三角数字干线的建设,青浦新城的数字城市面貌已焕然一新。数字经济发展基础牢固,青浦新城目前已集聚技术中心约100家、各级孵化器约20家;数字产业集群效应也更加凸显,数字智造产业规模持续壮大,生物医药产业发展势头良好;数字城市运行运转更加智慧,“AI法治青浦”已试点投入,“一网统管”实现全覆盖,“幸福云”居民端注册用户近30万人次。
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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。