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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。

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香港一组四中四免费公开在要求工作突出的同时，预算司党总支也力求自身过硬，坚决扛起管党治党主体责任，驰而不息加强作风建设。比如，为了整治财经纪律领域的顽瘴痼疾，预算司牵头组织开展地方财经纪律专项整治行动，参与开展财会监督专项行动，让财经纪律“长牙带电”。