超大规模智能模型“悟道2.0”发布 参数规模达GPT-3的10倍

原标题：超大规模智能模型“悟道2.0”发布 参数规模达GPT-3的10倍 来源：cnBeta.COM

在1日召开的2021北京智源大会上，北京智源人工智能研究院发布了新版超大规模智能模型“悟道2.0”，这是在今年3月20日发布的“悟道1.0”基础上更新迭代而来，具备大规模、高精度、高效率的特点。

“悟道”模型旨在打造数据和知识双轮驱动的认知智能，让机器像人一样思考，实现“超越图灵测试的机器认知能力”。“悟道”团队在大规模预训练模型研发上做了很多基础性工作，形成了自主的超大规模智能模型技术创新体系，拥有理论、工具、模型构建和测评的完整链条。

“悟道2.0”模型的参数规模达到1.75万亿，是GPT-3的10倍，打破了之前由Google Switch Transformer预训练模型创造的1.6万亿参数记录，是目前中国首个、全球最大的万亿级模型。

Google万亿模型的核⼼技术MoE（Mixture of Experts）与其分布式训练框架和其定制硬件强绑定。“悟道”团队研究并开源的FastMoE是首个支持PyTorch框架的MoE系统，具有简单易用、灵活、高性能等特点，并且支持大规模并行训练。新一代FastMoE，支持Switch、GShard等复杂均衡策略，支持不同专家不同模型，是实现“万亿模型”的关键技术。

“悟道2.0”模型在中英双语共4.9T的高质量大规模清洗数据上进行训练。训练数据包含WuDaoCorpora中的1.2TB中文文本数据、2.5TB中文图文数据，以及Pile数据集的1.2TB英文文本数据。

据介绍，“悟道2.0”在世界公认的9项Benchmark基准测试任务上取得较好的成绩。

新版模型的另一突破在于减少了算力资源、训练时间等方面的巨大消耗。为提升大规模预训练模型的产业普适性和易用性，悟道团队搭建高效预训练框架，在编码、模型、训练、调参和推理等方面效率大幅提升。

（1）高效编码：研发了最高效、最抗噪的中文预训练语言模型编码，解决生僻字等问题；

（2）高效模型：构建了世界首个纯非欧空间模型，只需要一半的参数量即可达到近似欧式模型的效果；

（3）高效训练：世界首创大规模预训练模型融合框架，形成高效训练新模式，训练时间缩短27.3%，速度提升37.5%；

（4）高效微调：世界首创多类别Prompt微调，只需训练0.001%参数即可实现下游任务适配；

（5）高效推理：世界首创低资源大模型推理系统，单机单卡GPU即可以进行千亿参数规模的模型推理。

“悟道”模型在3月首发时已经预告要和一些龙头企业共同研发应用成果，本次发布时就宣布了与新华社、美团、小米、快手、搜狗、360、寒武纪、第四范式、好未来、智谱华章等22家合作企业正式签约。同时启动“悟道之巅”模型应用大赛，鼓励开发者利用该模型开发应用案例。