11月8日，阿里巴巴达摩院公布了多模态大模型“M6”的最新进展，其参数已从万亿跃迁至10万亿，成为全球最大的AI预训练模型。

　　作为通用性AI大模型，M6拥有多模态、多任务能力，尤其擅长设计、写作、问答，在电商、制造业、文学艺术、科学研究等领域有广泛应用前景。

　　与传统AI相比，大模型拥有成百上千倍“神经元”数量，认知和创造能力也更胜一筹，被普遍认为是未来的“基础模型”。

　　但是，大模型的算力成本相当高昂，比如训练1750亿参数语言大模型GPT-3所需能耗，能让一辆汽车在地月之间往返一趟。

　　今年5月，通过专家并行策略及优化技术，达摩院M6团队将万亿模型能耗降低超过80%，效率提升近11倍。

　　10月，M6再次突破业界极限，使用512颗GPU，在10天内就训练出了具有可用水平的10万亿模型，相比去年发布的大模型GPT-3，M6实现了同等参数规模，能耗却只有1%。

　　另一方面，AI大模型扩展到千亿及以上参数的超大规模时，很难放在一台机器上，为此达摩院在阿里云PAI自研Whale框架上搭建了MoE模型，并通过更细粒度的CPU offload技术，最终实现将10万亿参数放进512张GPU：

　　自研Whale框架：

　　自研Whale分布式深度学习训练框架，针对数据并行、模型并行、流水并行、混合并行等多种并行模型进行了统一架构设计，让用户在仅仅添加几行API调用的情况下就可以实现丰富的分布式并行策略。

　　MoE专家并行策略：

　　在Whale架构中实现Mixture-of-Experts(MoE)专家并行策略，在扩展模型容量、提升模型效果的基础上，不显著增加运算FLOPs(每秒所执行的浮点运算次数)，从而实现高效训练大规模模型的目的。

　　CPU offload创新技术：

　　在自研的分布式框架Whale中通过更细粒度的CPU offload，解决了有限资源放下极限规模的难题，并通过灵活地选择offload的模型层，进一步地提高GPU利用率。

　　此外，针对训练效率问题，M6团队设计了Pseudo-to-Real(共享解除)机制，即利用训练好的共享参数模型初始化大模型，让收敛效率进一步提升7倍，解决大模型训练速度慢的问题。

　　对比不使用该机制，预训练达到同样loss用时仅需6%;和此前万亿模型相比，训练样本量仅需40%。

　　作为国内首个商业化落地的多模态大模型，M6已在超40个场景中应用，日调用量上亿。

　　今年，大模型首次支持双11，应用包括但不限于：

　　- M6在犀牛智造为品牌设计的服饰已在淘宝上线;

　　- 凭借流畅的写作能力，M6正为天猫虚拟主播创作剧本;

　　- 依靠多模态理解能力，M6正在增进淘宝、支付宝等平台的搜索及内容认知精度。

　　责任编辑：张华