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　　业界专家表示欢迎来到拉斯维加斯游戏★ღ◈，训练超大规模和极高稀疏性的MoE模型极具挑战欢迎来到拉斯维加斯游戏★ღ◈，训练过程中的稳定性往往难以保障京乃★ღ◈。针对这一难题★ღ◈，盘古团队在模型架构和训练方法上进行了创新性设计★ღ◈，成功地在昇腾平台上实现了准万亿MoE模型的全流程训练★ღ◈。

　　据介绍★ღ◈，在模型架构上★ღ◈，盘古团队提出DSSN稳定架构和TinyInit小初始化的方法★ღ◈，在昇腾平台上实现了超过18TB数据的长期稳定训练★ღ◈。同时★ღ◈，盘古Ultra MoE使用了业界先进的MLA和MTP架构★ღ◈，在预训练和后训练阶段都使用了Dropless训练策略★ღ◈，实现了超大规模MoE架构在模型效果与效率之间的最佳平衡★ღ◈。

　　在训练方法上★ღ◈，华为团队首次披露在昇腾CloudMatrix 384超节点上★ღ◈，高效打通大稀疏比MoE强化学习（RL）后训练框架的关键技术★ღ◈，使RL后训练进入超节点集群时代★ღ◈。同时★ღ◈，在5月初发布的预训练系统加速技术基础上★ღ◈，不到一个月时间内京乃★ღ◈，华为团队又完成了一轮迭代升级★ღ◈，包括适配昇腾硬件的自适应流水掩盖策略欢迎来到拉斯维加斯游戏★ღ◈、自适应管理内存优化策略的开发京乃★ღ◈，以及昇腾亲和的算子优化等★ღ◈，这些技术实现万卡集群预训练MFU（模型算力利用率）由30%大幅提升至41%★ღ◈。

　　此外★ღ◈，近期发布的盘古Pro MoE大模型★ღ◈，在参数量仅为720亿★ღ◈、激活160亿参数量的情况下★ღ◈，通过动态激活专家网络的创新设计★ღ◈，实现了以小打大的优异性能★ღ◈。在大模型榜单SuperCLUE最新公布的5月排行榜上★ღ◈，位居千亿参数量以内大模型排行并列国内第一★ღ◈。

　　业内专家表示★ღ◈，华为盘古Ultra MoE和盘古Pro MoE系列模型的发布★ღ◈，说明华为不仅完成了国产算力+国产模型的全流程自主可控的训练实践★ღ◈，同时在集群训练系统的性能上也实现了业界领先★ღ◈，国产人工智能基础设施的自主创新能力得到了进一步验证★ღ◈，这为中国人工智能产业的发展提供了有力支撑京乃欢迎来到拉斯维加斯游戏★ღ◈。