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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。昆仑万维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。
其次,从市场经济角度看,提供这项服务的平台公司需要盈利,因此推荐算法还要解决留住用户,然后将用户注意力有效售卖给广告商的问题。正如纪录片《监视资本主义:智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的,社交媒体平台和搜索引擎使用的推荐算法,根据用户的历史行为和偏好,个性化地推送信息。平台就像商场,如果商场总提供某一类或某几类商品,无法提供更多品类的商品,消费者可能会减少使用甚至抛弃它。从商业角度,平台也会通过分发多样性信息,来留存用户,而不是刻意制造茧房。
1995年到2000年,辛鲍姆作为一名研究人员供职于墨西哥国立自治大学,曾获得墨西哥国立自治大学工程技术创新最佳青年研究员奖。2007年,辛鲍姆加入政府间气候变化专门委员会,参与了IPCC第四次和第五次评估报告的撰写。在科研生涯中,她围绕能源、环境和可持续发展等主题发表了100多篇论文,出版了两本专著。