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在稀疏这一方向上,孟繁岐选择了细粒度,矩阵层面的稀疏。
DS则选择了通道层面的MoE,混合专家模型。
简单来说,DS选择把模型拆分为1632个专家,就像是把一块蛋糕均分切成1632块。
每一块都是不同的味道,每一个专家更加专注于不同的知识。
根据具体的情况,会有一个门控系统,来决定哪些专家参与计算。
而孟繁岐的野心更甚,他想要从根本上将整个模型在原子级别拆分,细粒度地对所有权重进行大刀阔斧地裁减,直到原本大小的1632分之一。
从理论上说,这种方式的上限更高,MoE的稀疏更显得粗糙。
另一方面,孟繁岐也有愿景,想要增强国内硬件的竞争力。
因为英伟达的设备,是无法支持这种细粒度稀疏计算的。
倘若能够先发展国内计算设备,适配这种技术,就能够在制程等诸多硬件技术落后的情况下,达到更快的推理效果。
换言之,孟繁岐又一次将希望寄予了发展周期更长的硬件厂商,那么在这方面被其他人赶上,倒也不是什么奇怪的事情了。
虽然具体实现上稍显不同,但总体来说,DS完成了孟繁岐在技术上的两点宏观展望。
从其余的许多技术细节当中,孟繁岐可以很强烈地读到,他们的开发之路走得也并不顺利。
比如说混合专家MoE,很容易让一两个专家变成懂王,什么都要参与,很多其他的专家渐渐变成了挂件,貌似在参与,其实完全就是围观的观众。
如果增加额外的损失函数去调整它们,既增加了大量计算量,又极有可能影响到训练的主要目标本身。专家们的调度问题这个小问题影响到模型的能力这个主要问题。
DS最终完美地解决了这个问题,既没有额外增添损失计算优化,又使得各专家实现了负载均衡。
孟繁岐相信,这个最终简洁优雅的技术方案背后一定存在许多努力与艰辛。
而现在的closeai对这种付出是越来越排斥的。
比起花费许多的努力在某一个算子上优化20-30%的速度,他们更愿意多用一些显卡,多花一些时间。
既然英伟达暂时不直接支持FP8做这样的操作,那就先等等吧。
诸如此类的事情持续累积,使得后来者已经实质上实现了相当数量的技术超越,甚至是在孟繁岐较为关注的技术方向上。
而DeepSeek的坦率开源,也让孟繁岐动摇了closeai是否继续闭源的想法。
“若是我适当裁减一些已经沉迷安乐的技术人员,逐渐走向开源,对比海对面的OpenAI倒也算是奇景了。”孟繁岐想到这里也是笑出了声。
自从两国关系逐渐微妙,CloseAI的在美使用就收到了限制。原本标榜开源的OpenAI逐渐走向闭源,而最初就闭源盈利的CloseAI反而在考虑拥抱开源盛世。
这倒也称得上是另一种双向奔赴了。
同一时刻,比起一直在关注技术细节的孟繁岐,普通人更为在意的,则是R1这个模型,首次揭露了前沿高性能智能思考问题的逻辑脉络。
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