超大规模多模态预训练模型M6实践-林俊旸.pdf

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2、是什么动物？M6通用能力图片描述/推荐理由生成M6天然乳胶上密布着无数个细小网状结构的透气孔，24小时不间断呼吸，有效排出床垫内部的湿热和脏空气，还你洁净清爽的睡眠空间。另外，天然橡胶的柔韧力度，完全符合人体工学的设计，贴合曲线，令你畅享云端舒睡之旅。M6通用能力文本摘要M6本报*报道：印尼中央统计局近日发布数据显示，有多达82.85%的印尼企业在新冠肺炎疫情严重冲击下营收减少，最严重的降幅甚至超过80%。数据表明，与疫情暴发前相比，绝大部分中小微企业收入下降，部分大型企业也面临困境。现阶段只有14.6%的印尼企业仍能维持同等收入，仅有2.55%的企业在疫情后营收不降反增。在不同行业中，旅游业

3、受到的影响最大，首当其冲的是住宿和餐饮业，92.47%的企业处于亏损状态。印尼超八成企业营收下滑M6通用能力跨模态检索M6日式表面凹凸的咖啡杯M6通用能力文本控制下的图像生成M6女士高腰短一截衬衫大规模多模态预训练模型关键技术研发M6模型&训练任务M6：Multi-Modality-to-Multi-Modality Multitask Mega-transformer for Unified Pretraining，KDD 2021 M6模型架构：基于自注意力的transformer模块 Patch-based backbone(Resnet50/EfficientNet/VIT/)inst

4、ead of Object-based backbone M6多任务预训练：利用不同的mask策略实现不同模态下的完形填空和语言模型任务的学习，兼容多模态理解和生成。使用1.9TB图像和292GB的文本进行预训练，首个参数规模超100亿大模型在显存上的bottleneck成功训练大模型的重要限制便是有限的显存有效解决显存限制的策略包括：Activation Checkpointing Model Parallelism,Pipeline Parallelism,etc.ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)百亿Dense M6模型微软19 ZeRO:Memory Opt

5、imizations Toward Training Trillion Parameter Models稀疏模型千亿MoE模型 稀疏MoE模型+Whale专家并行，128卡完成千亿模型训练 相较于同等参数量的dense模型，能以更少的资源和训练时间换来接近的效果M6:A Chinese Multimodal Pretrainer,arxiv:2103.00823M6千亿参数Scale利用Whale实现Mixture-of-Experts的结构扩展模型规模；采用数据并行+专家并行的混合并行模式；结合Gradient Checkpoint、Optimizer峰值显存优化、通信池化、混合精度、编译优

6、化等技术减少GPU资源需求，提高训练效率；128张A100可以实现1400+samples/sWhale支持M6-100B高效分布式训练M6实验结果-多模态生成多模态生成任务上相比基线效果显著，且大模型效果更突出M6实验结果-少样本学习小样本学习上，观察到大模型比小模型具有较大的优势，且大模型训练越久效果还能持续提升M6实验结果-自然语言理解和生成M6-T：模型分析辅助损失函数对效果影响较小，而top-k路由机制的k值对效果影响很大M6-T：专家分组机制专家分组机制：并行化分组路由，有效提升训练效率保持相同训练效率的情况下，有效提升模型效果M6-T：万亿参数大模型训练实践480 GPU 就实现