IT之家 11 月 8 日消息，今天，阿里巴巴達(dá)摩院公布多模態(tài)大模型 M6 最新進(jìn)展，其參數(shù)已從萬(wàn)億躍遷至 10 萬(wàn)億，成為全球最大的 AI 預(yù)訓(xùn)練模型。
M6 是達(dá)摩院研發(fā)的通用性人工智能大模型，擁有多模態(tài)、多任務(wù)能力，尤其擅長(zhǎng)設(shè)計(jì)、寫(xiě)作、問(wèn)答，在電商、制造業(yè)、文學(xué)藝術(shù)、科學(xué)研究等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用前景。
與傳統(tǒng) AI 相比，大模型擁有成百上千倍“神經(jīng)元”數(shù)量，認(rèn)知和創(chuàng)造能力也更勝一籌，被普遍認(rèn)為是未來(lái)的“基礎(chǔ)模型”。但大模型的算力成本相當(dāng)高昂，訓(xùn)練 1750 億參數(shù)語(yǔ)言大模型 GPT-3 所需能耗，相當(dāng)于汽車(chē)行駛地月往返距離。
今年 5 月，通過(guò)專家并行策略及優(yōu)化技術(shù)，達(dá)摩院 M6 團(tuán)隊(duì)將萬(wàn)億模型能耗降低超八成、效率提升近 11 倍。
10 月，M6 再次突破業(yè)界極限，使用 512 GPU 在 10 天內(nèi)即訓(xùn)練出具有可用水平的 10 萬(wàn)億模型。相比去年發(fā)布的大模型 GPT-3，M6 實(shí)現(xiàn)同等參數(shù)規(guī)模，能耗僅為其 1%。
▲ 將 10 萬(wàn)億參數(shù)放進(jìn) 512 張 GPU
模型擴(kuò)展到千億及以上參數(shù)的超大規(guī)模時(shí)，將很難放在一臺(tái)機(jī)器上。
為了幫助多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行快速迭代訓(xùn)練，達(dá)摩院在阿里云 PAI 自研 Whale 框架上搭建 MoE 模型，并通過(guò)更細(xì)粒度的 CPU offload 技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)將 10 萬(wàn)億參數(shù)放進(jìn) 512 張 GPU：
自研 Whale 框架：自研 Whale 分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，針對(duì)數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水并行、混合并行等多種并行模型進(jìn)行了統(tǒng)一架構(gòu)設(shè)計(jì)，讓用戶在僅僅添加幾行 API 調(diào)用的情況下就可以實(shí)現(xiàn)豐富的分布式并行策略。
MoE 專家并行策略：在 Whale 架構(gòu)中實(shí)現(xiàn) Mixture-of-Experts（MoE）專家并行策略，在擴(kuò)展模型容量、提升模型效果的基礎(chǔ)上，不顯著增加運(yùn)算 FLOPs（每秒所執(zhí)行的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），從而實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練大規(guī)模模型的目的。
CPU offload 創(chuàng)新技術(shù)：在自研的分布式框架 Whale 中通過(guò)更細(xì)粒度的 CPU offload，解決了有限資源放下極限規(guī)模的難題，并通過(guò)靈活地選擇 offload 的模型層，進(jìn)一步地提高 GPU 利用率。
此外，針對(duì)訓(xùn)練效率問(wèn)題，M6 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了 Pseudo-to-Real（共享解除）機(jī)制，即利用訓(xùn)練好的共享參數(shù)模型初始化大模型，讓收斂效率進(jìn)一步提升 7 倍，解決大模型訓(xùn)練速度慢的問(wèn)題。
對(duì)比不使用該機(jī)制，預(yù)訓(xùn)練達(dá)到同樣 loss 用時(shí)僅需 6%；和此前萬(wàn)億模型相比，訓(xùn)練樣本量?jī)H需 40%。
作為國(guó)內(nèi)首個(gè)商業(yè)化落地的多模態(tài)大模型，M6 已在超 40 個(gè)場(chǎng)景中應(yīng)用，日調(diào)用量上億。
今年，大模型首次支持雙 11，應(yīng)用包括但不限于：
M6 在犀牛智造為品牌設(shè)計(jì)的服飾已在淘寶上線；
憑借流暢的寫(xiě)作能力，M6 正為天貓?zhí)摂M主播創(chuàng)作劇本；
依靠多模態(tài)理解能力，M6 正在增進(jìn)淘寶、支付寶等平臺(tái)的搜索及內(nèi)容認(rèn)知精度。
▲ M6 設(shè)計(jì)的飛行汽車(chē)
未來(lái)，M6 將積極探索與科學(xué)應(yīng)用的結(jié)合，通過(guò) AI for science 讓大模型的潛力充分發(fā)揮，并加強(qiáng) M6 與國(guó)產(chǎn)芯片的軟硬一體化研究。
目前，達(dá)摩院聯(lián)合阿里云已推出 M6 服務(wù)化平臺(tái)（https://m6.aliyun.com），為大模型訓(xùn)練及應(yīng)用提供完備工具，首次讓大模型實(shí)現(xiàn)“開(kāi)箱即用”，算法人員及普通用戶均可方便地使用平臺(tái)。
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