浪潮信息发布“源2.0-M32”开源大模型
5月28日，浪潮信息发布“源2.0-M32”开源大模型。“源2.0-M32”在“源2.0”系列大模型已有工作基础上，创新性地提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
据介绍，针对MoE模型核心的专家调度策略，“源2.0-M32”采用的新型的算法结构“基于注意力机制的门控网络”，关注专家模型之间的协同性度量，有效解决传统门控网络下，选择两个或多个专家参与计算时关联性缺失的问题，使得专家之间协同处理数据的水平大为提升。“源2.0-M32”以“源2.0-2B”为基础模型设计，沿用并融合局部过滤增强的注意力机制(LFA, Localized Filtering-based Attention)，通过先学习相邻词之间的关联性，然后再计算全局关联性的方法，能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征，对于自然语言的关联语义理解更准确，进而提升了模型精度。
在数据层面，“源2.0-M32”基于超过2万亿的token(文本中最小的语义单元)进行训练，覆盖万亿量级的代码、中英文书籍、百科、论文及合成数据。基于这些数据的整合和扩展，“源2.0-M32”在代码生成、代码理解、代码推理、数学求解等方面有着出色的表现。在算力层面，“源2.0-M32”为硬件差异较大训练环境提供了一种高性能的训练方法。针对MOE模型的稀疏专家计算，该模型采用合并矩阵乘法的方法，模算效率得到大幅提升。
基于在算法、数据和算力方面全面创新，“源2.0-M32”的性能得以大幅提升，在MATH(数学竞赛)、ARC-C(科学推理)榜单上超越了拥有700亿参数的LLaMA3大模型。
“源2.0-M32”大幅提升了模型算力效率，在实现与业界领先开源大模型性能相当的同时，显著降低了在模型训练、微调和推理所需的算力开销。
浪潮信息人工智能首席科学家吴韶华表示：当前业界大模型在性能不断提升的同时，也面临着所消耗算力大幅攀升的问题，给企业落地应用大模型带来了极大的困难和挑战。“源2.0-M32”是浪潮信息在大模型领域持续耕耘的最新探索成果，大幅提升的模算效率将为企业开发应用生成式AI提供模型高性能、算力低门槛的高效路径。“M32开源大模型配合企业大模型开发平台EPAI(Enterprise Platform of AI)，将助力企业实现更快的技术迭代与高效的应用落地，为人工智能产业的发展提供坚实的底座和成长的土壤，加速产业智能化进程。”他说。
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