持续学习（Continual Learning）是指模型在接收新数据并学习新任务时，能够保留先前学到的知识和技能，从而不断积累、更新和调整自己的知识库和模型参数。在AI大模型的应用中，持续学习是一个重要的研究方向，因为实际应用场景中数据是不断涌现和变化的，模型需要能够适应这种变化并保持其性能。以下是持续学习在AI大模型中的详细讨论：1. 基本概念：持续学习旨在实现模型在不断接收新数据并学习新任务的过程中，能够保持先前学习到的知识和技能，同时适应新的任务和环境。持续学习与传统的批量学习或在线学习有所不同，它更注重模型在长期和动态数据流中的稳健性和适应性。2. 挑战和问题：遗忘问题（Catastrophic Forgetting）：当模型接收新数据进行训练时，容易忘记先前学到的知识，导致性能下降。样本效率（Sample Efficiency）：持续学习要求模型能够利用有限的新样本来保留和更新先前学到的知识，同时学习新任务，因此需要高效地利用数据。任务间干扰（Task Interference）：在学习新任务时，可能会对先前学习的任务产生负面影响，从而影响模型的整体性能。3. 解决方案和方法：重播缓冲区（Replay Buffer）：保留先前的样本用于反复训练，以缓解遗忘问题。增量学习（Incremental Learning）：逐步地引入新任务并更新模型，以避免完全重新训练模型。正则化方法（Regularization）：通过正则化约束模型参数的更新，以防止对先前任务的过度调整。元学习（Meta-Learning）：学习如何学习的方法，通过学习任务之间的相似性和差异性，来更好地进行持续学习。记忆增强网络（Memory-Augmented Networks）：利用外部存储器来存储和检索先前学到的知识，以便在需要时进行访问和更新。4. 持续学习在不同领域的应用：自然语言处理（Natural Language Processing）：在文本分类、命名实体识别等任务中，持续学习能够使模型能够不断适应新的文本领域和话题。计算机视觉（Computer Vision）：在图像分类、目标检测等任务中，持续学习使模型能够不断适应新的环境和场景。语音处理（Speech Processing）：在语音识别、语音合成等任务中，持续学习使模型能够不断适应新的说话人和环境。5. 持续学习的未来发展方向：增量学习技术：研究如何设计更好的增量学习算法，以逐步地引入新的任务和数据，并更新模型而不影响先前学到的知识。元学习技术：进一步研究元学习方法，使模型能够更好地从新任务和数据中学习，并且能够更快地适应新环境。模型稳健性：研究如何设计更稳健的模型架构和训

注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类视觉或听觉系统工作原理的方法，使模型能够在处理序列数据时动态地关注输入的不同部分，从而提高了模型对序列数据的建模能力。在AI大模型的应用中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。以下是注意力机制在AI大模型中的详细讨论：1. 基本概念：注意力机制是一种允许模型在处理序列数据时动态地分配注意力权重的机制。它使得模型能够在不同的时间步或位置上关注输入的不同部分，从而更有效地捕捉序列中的重要信息。注意力机制的核心思想是通过学习从输入序列中计算出每个位置或元素的重要性，并将这些重要性作为权重，用于加权求和以生成输出。2. 注意力机制的组成：查询（Query）：用于获取注意力权重的信息，通常来自于模型的当前状态或先前的隐藏状态。键（Key）和值（Value）：键和值用于描述输入序列中各个位置或元素的信息。键表示输入的特征信息，值表示对应位置或元素的实际内容。注意力分数（Attention Scores）：通过计算查询与键之间的相似度，得到注意力分数，用于衡量每个位置或元素的重要性。注意力权重（Attention Weights）：通过将注意力分数进行归一化，得到注意力权重，表示了模型对输入的不同部分的关注程度。注意力向量（Attention Vector）：将注意力权重与值进行加权求和，得到最终的注意力向量，表示了模型关注的重点。3. 不同类型的注意力机制：点乘注意力（Dot-Product Attention）：简单地计算查询和键之间的点乘作为注意力分数。缩放点乘注意力（Scaled Dot-Product Attention）：在点乘注意力的基础上，通过缩放注意力分数以减少梯度的大小。加性注意力（Additive Attention）：通过将查询和键连接后经过一个神经网络进行映射，然后计算注意力分数。多头注意力（Multi-Head Attention）：将输入分别映射到多个不同的查询、键和值空间，然后进行多头并行计算，并将结果合并。4. 注意力机制在不同任务中的应用：自然语言处理（Natural Language Processing）：在机器翻译、文本摘要、语言建模等任务中，注意力机制用于将模型关注于输入句子中与输出相关的部分。计算机视觉（Computer Vision）：在图像分类、目标检测、图像生成等任务中，注意力机制可以用于将模型关注于图像中的特定区域或物体。语音处理（Speech Processing）：在语音识别、语音合成等任务中，注意力机制可以帮助模型关注于语音信号中的关键特征。5. 注意力机制的优势与挑战：优势：注意力机制能够使模型更加灵活地处理不同长度的序列数据，并且可以自适应地关注输入的重要部分，从而提高模型的性能。挑战：注意力机制的计算成本较高，尤其是在处理长序列数据或大规模数据集时，可能会增加模型的训练和推理时间。综上所述，注意力机制作为一种重要的机制，已经被广泛应用于AI大模型的各种任务中。随着对注意力机制的研究和改进，相信它会在未来的AI发展中扮演更加重要的角色。

强化学习（Reinforcement Learning）是一种机器学习方法，旨在让智能体通过与环境的交互来学习如何采取行动以达到特定的目标。在AI大模型的应用中，强化学习被广泛应用于各种领域，包括游戏、机器人控制、自动驾驶等。以下是强化学习在AI大模型中的详细讨论：1. 基本概念：在强化学习中，智能体（agent）与环境（environment）进行交互，智能体在每个时间步选择一个动作（action），环境根据智能体的动作和当前状态（state）给出一个奖励（reward），智能体的目标是通过选择动作来最大化长期累积的奖励。强化学习的核心是建立一个学习策略（policy），以指导智能体在不同状态下选择最优的动作。2. 基本元素：状态（State）：描述环境的当前情况或特征，智能体根据状态来做出决策。动作（Action）：智能体在每个状态下可以选择的行动或决策，影响下一个状态的转移。奖励（Reward）：在智能体执行动作后，环境返回的一个信号，用于评估动作的好坏。奖励可以是立即的，也可以是延迟的；可以是稀疏的，也可以是密集的。策略（Policy）：定义了智能体在每个状态下选择动作的方式，可以是确定性的（确定性策略）或随机性的（随机策略）。价值函数（Value Function）：用来评估在当前状态下执行某个动作的好坏程度，通常有两种形式：状态值函数（State Value Function）和动作值函数（Action Value Function）。环境模型（Model）：在一些强化学习算法中，智能体可能会学习环境的模型，即状态转移概率和奖励函数，用于规划和学习。3. 强化学习算法：价值迭代算法：如值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration），通过迭代更新价值函数或策略来寻找最优策略。基于值函数的算法：如Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等，通过学习动作值函数来选择最优动作。基于策略的算法：如策略梯度（Policy Gradient）方法，直接学习最优策略。Actor-Critic算法：结合了值函数和策略的优势，既学习值函数又学习策略。4. 强化学习的应用：游戏领域：AlphaGo和AlphaZero等强化学习在围棋、象棋等游戏中的成功应用，以及OpenAI的Dota 2项目。机器人控制：强化学习在机器人路径规划、操作控制等方面的应用，如机械臂控制、自主导航等。自动驾驶：强化学习可以用于自动驾驶系统中的决策制定、交通规则遵守等方面。资源分配：强化学习在电力系统、通信网络等资源优化领域中的应用，如智能电网、网络调度等。金融交易：强化学习在股票交易、量化交易等金融领域中的应用，如股票交易策略的优化等。5. 强化学习的挑战与未来发展：样本效率：强化学习通常需要大量的交互数据来学习，如何提高样本效率是一个重要挑战。稳定性和收敛性：一些强化学习算法在实践中可能会面临训练不稳定、收敛缓慢等问题。探索与利用的平衡：如何在学习过程中平衡探索新策略和利用已知策略之间的权衡。多智能体协作与竞争：强化学习在多智能体环境中的应用，如博弈论、多智能体合作与竞争等方面的研究。强化学习作为一种强大的学习范式，在AI大模型的应用中具有重要的意义。随着技术的不断发展和算法的不断改进，强化学习将会在更多领域发挥作用，并为解决复杂问题提供更有效的方法。

强化学习是一种机器学习方法，通过模拟智能体与环境的交互过程来学习最优的行为策略，以使得智能体能够在给定环境下获得最大的累积奖励。在AI大模型的应用中，强化学习被广泛应用于需要做出决策或行动的场景，例如自动驾驶、游戏玩法、机器人控制等。以下是强化学习在AI大模型中的详细讨论：1. 基本概念与元素：强化学习包含三个基本元素：智能体（Agent）、环境（Environment）和奖励信号（Reward Signal）。智能体根据环境的状态采取行动，并根据环境给予的奖励信号调整自己的策略。智能体与环境之间的交互是通过序列的状态-动作-奖励来描述的，称为强化学习的轨迹（Trajectory）。2. 强化学习的主要算法：基于值函数的方法（Value-based Methods）：这类方法通过学习状态或状态动作对的值函数来指导智能体的决策。代表性的算法包括Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、Double DQN等。基于策略的方法（Policy-based Methods）：这类方法直接学习策略函数，即如何选择最优的行动。代表性的算法包括策略梯度方法（Policy Gradient）、Proximal Policy Optimization（PPO）、Actor-Critic等。基于模型的方法（Model-based Methods）：这类方法试图通过建模环境的动态特性来预测状态转移和奖励，然后利用这些模型来规划最优的行动。代表性的算法包括模型预测控制（Model Predictive Control）、模型学习（Model Learning）等。3. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：深度强化学习将深度神经网络与强化学习相结合，通过近似值函数或策略函数来解决高维、连续状态空间和动作空间的问题。这种方法在处理复杂任务时表现出了强大的能力。代表性的算法包括使用深度神经网络的DQN、深度策略梯度方法（Deep Policy Gradient）、Actor-Critic算法的深度版本等。4. 强化学习的训练过程：训练过程中，智能体根据当前状态选择动作，并与环境交互。环境根据智能体的动作改变状态，并给予相应的奖励信号。智能体利用这些状态、动作和奖励信号来更新自己的值函数或策略函数，以优化长期累积奖励的预期值。5. 强化学习的应用场景：强化学习在各种领域都有广泛的应用，包括：自动驾驶：通过学习最优的驾驶策略来控制汽车在复杂环境中行驶。游戏玩法：利用强化学习算法来训练游戏智能体，使其能够与人类玩家竞争甚至超越人类水平。机器人控制：通过强化学习来训练机器人执行各种任务，如抓取、导航、物体识别等。6. 强化学习的挑战与未来发展：强化学习面临的挑战包括探索与利用的平衡、样本效率、稳定性等问题。未来的发展方向包括设计更加高效的算法和方法、开发更加智能和自适应的智能体、探索更多实际应用场景等。综上所述，强化学习作为一种重要的学习范式，在AI大模型的应用中发挥着重要的作用。通过模拟智能体与环境的交互过程，并通过累积奖励信号来指导智能体的学习和决策，强化学习使得AI大模型能够在各种复杂的任务和环境中取得良好的表现。

多模态学习是一种涉及多种类型数据（如图像、文本、语音等）的机器学习方法，旨在通过同时考虑和处理这些不同类型的数据，从而获得更全面和准确的理解。在AI大模型的应用中，多模态学习具有重要的意义，因为许多实际任务涉及到不止一种类型的数据。以下是多模态学习在AI大模型中的详细讨论：1. 多模态数据的特点：多模态数据通常由多种类型的信息组成，每种信息都有其独特的特点和表示方式。例如，图像数据包含像素值和空间结构信息，而文本数据则包含语义和语法信息。多模态数据之间可能存在丰富的关联性，例如图像的描述文本与图像本身之间的语义关联，或者图像中的声音与图像内容之间的关联。2. 多模态学习的任务：在多模态学习中，主要任务包括：多模态表示学习（Multimodal Representation Learning）：学习如何将多种类型数据表示为统一的特征空间，以便模型可以更好地理解不同类型数据之间的关系。多模态融合（Multimodal Fusion）：将来自不同模态的信息融合起来，以产生更丰富和全面的表示。融合方法可以是串行的、并行的或者交互式的。多模态生成（Multimodal Generation）：利用多模态数据生成具有多种类型输出的结果，例如，通过图像和文本生成图像描述或通过文本生成图像。3. 多模态学习的模型和方法：在AI大模型中，许多模型和方法已经被提出用于解决多模态学习问题。其中一些常见的包括：多模态神经网络（Multimodal Neural Networks）：结合了多种类型的神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络和全连接网络，以处理不同类型的数据。注意力机制（Attention Mechanism）：允许模型动态地关注不同模态的信息，从而提高模型对关键信息的关注度。联合训练（Joint Training）：将不同模态的数据和任务一起进行训练，以促进模型学习到模态之间的相关性。潜在变量模型（Latent Variable Models）：通过学习潜在变量表示，使模型能够有效地捕获数据中的共享结构和关联性。4. 多模态学习的应用场景：多模态学习在各种领域都有广泛的应用，包括：视觉问答（Visual Question Answering）：结合图像和文本进行问题回答。图像描述生成（Image Captioning）：通过图像内容生成描述性文本。跨模态检索（Cross-Modal Retrieval）：在不同模态之间进行相关信息的检索。多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis）：结合文本、图像和语音等多种类型数据进行情感分析。5. 多模态学习的挑战与未来发展：多模态学习面临的挑战包括不同模态数据之间的异构性、数据融合的复杂性以及模型可解释性等问题。未来的发展方向包括设计更有效的模型和算法，以及开发更广泛的应用场景，如健康医疗、智能交通等。综上所述，多模态学习作为一种重要的学习范式，在AI大模型的应用中扮演着关键的角色。通过同时处理和融合多种类型的数据，多模态学习使得模型能够更全面地理解和处理丰富多样的信息，从而提高了模型在各种任务中的性能和适用性。

迁移学习是一种机器学习方法，它允许将一个任务上学到的知识或表示迁移到另一个相关任务上，从而加速目标任务的学习过程。在AI大模型的应用中，迁移学习扮演着重要的角色，特别是在目标任务的数据量较少或者数据分布不同的情况下。以下是迁移学习在AI大模型中的详细讨论：1. 基本概念与原理：迁移学习的基本原理是利用源领域上学到的知识或表示来辅助目标领域上的学习。源领域通常是一个相关但不同于目标领域的任务或数据集。在迁移学习中，通常会将源任务上学到的模型参数、特征表示或知识传输到目标任务上，以提高目标任务的学习效率和性能。2. 迁移学习的类型：根据源领域和目标领域的关系，迁移学习可以分为几种不同类型，包括：同领域迁移（Domain Adaptation）：源领域和目标领域的数据分布相似，但标签信息可能不同，目标是在不同数据分布下进行迁移。异领域迁移（Transfer Learning）：源领域和目标领域的任务不同，但存在一定的相关性，目标是在相关但不同的任务之间进行迁移。零样本迁移（Zero-shot Learning）：目标领域中没有标签数据可用，但可以利用从源领域学到的知识进行学习。多任务学习（Multi-task Learning）：源领域和目标领域的任务是相关的，但不同领域之间可能存在一些差异。3. 迁移学习的应用场景：迁移学习在各种领域都有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。例如，可以通过在大规模图像数据上训练的模型，将学到的特征迁移到医学图像分析领域，以辅助医学影像诊断。在自然语言处理中，可以通过在大规模文本数据上预训练的语言模型，将学到的语言表示迁移到特定领域的文本分类或命名实体识别任务中。4. 迁移学习的方法与技术：迁移学习的方法包括特征重用、模型微调、领域自适应等。其中，特征重用是最常见的一种方法，它通常涉及在源领域上训练一个模型，并将其特征表示或参数迁移到目标领域上。模型微调是在源领域上训练的模型的基础上，对模型的一些层或参数进行微调，以适应目标任务的需求。领域自适应是一种特殊的迁移学习方法，它专注于解决不同数据分布下的迁移问题，通常通过对抗训练或数据重加权等方式进行领域间的知识转移。5. 迁移学习的挑战与解决方案：迁移学习面临的挑战包括源领域和目标领域之间的差异、知识表示的有效性以及领域不平衡等问题。为了应对这些挑战，研究者提出了许多解决方案，如多源迁移学习、对抗性迁移学习、深度领域自适应等。迁移学习作为一种强大的学习范式，在AI大模型的应用中具有重要的意义。通过将从相关任务或领域学到的知识和表示迁移到目标任务或领域上，迁移学习可以帮助AI大模型在面对新的任务或数据时更快地学习和适应。

自监督学习是一种无需人工标注大量数据的学习方法，其核心思想是利用数据本身的结构和特性进行学习。在AI大模型的应用中，自监督学习扮演着重要的角色，因为它可以帮助模型在缺乏标签数据的情况下进行有效的学习。以下是自监督学习在AI大模型中的详细讨论：1. 自监督学习任务：在自监督学习中，模型被要求预测或生成数据中的一部分，而这些数据本身并没有明确的标签。这种任务通常设计得足够简单，以便模型可以从数据中学到有用的特征。自监督学习任务的设计通常取决于所处理的数据类型。例如，在图像数据中，可以通过将图像的一部分遮盖住，然后训练模型去预测被遮盖部分的方式来进行自监督学习。在文本数据中，可以将句子中的某个词遮盖掉，然后训练模型去预测被遮盖的词是什么。2. 数据增强与构造任务：一种常见的自监督学习方法是通过对原始数据进行变换或扭曲来生成额外的训练样本。这些变换可以包括旋转、翻转、裁剪等，从而扩增数据集。模型可以通过学习如何还原这些变换来学到数据的一些潜在结构。另一种常见的方法是设计一些构造性任务，如预测图像的颜色、旋转角度、遮挡区域等。模型通过完成这些任务来学习数据的内在表示。3. 基于对比学习的方法：对比学习是自监督学习的一个重要分支，它通过比较数据中的不同部分或来自不同数据样本的信息来进行学习。这种方法的一个例子是孪生网络，其中两个相同的网络被训练来比较输入对之间的相似性。最近，一种名为"Contrastive Predictive Coding (CPC)"的方法被提出，它使用自编码器结构来学习数据中的相关信息，通过最大化正确预测数据的信息来训练模型。4. 特征学习与迁移学习：自监督学习可以为模型提供丰富的数据表示，这些表示对于各种任务都可能是有用的。因此，通过自监督学习学到的特征可以用于迁移到其他任务上，这就是迁移学习的一种形式。例如，在图像领域，通过自监督学习学到的特征可以用于图像分类、目标检测等任务上，而不需要重新训练整个模型。5. 挑战与解决方案：自监督学习面临的一个挑战是设计合适的任务，以确保学习到的表示能够对后续任务有用。这需要对数据的结构和领域有深入的理解。另一个挑战是在没有标签数据的情况下评估模型的性能。通常，可以使用一些辅助任务或者无监督评估指标来评估自监督学习模型的性能。自监督学习的发展为AI大模型提供了一种强大的学习范式，它使得模型能够在大规模数据的情况下进行有效学习，而无需依赖大量的标签数据。

从AI大模型的角度来看，深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习方法。这种方法通过使用多个层次的非线性变换，能够从原始数据中学习到复杂的表示和特征。这些表示和特征对于解决各种任务非常有用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。在AI大模型中，深度学习被广泛应用于构建各种类型的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变换器（Transformer）等。这些网络结构在不同的任务和场景下展现出了强大的表现力和泛化能力。深度学习的成功得益于几个方面的因素：数据量和计算能力的增加：随着数据量的增加和计算能力的提高，深度学习模型能够从更大规模的数据中学习到更丰富的表示和特征，从而提高了模型的性能。 网络结构的创新：研究者不断提出新的网络结构和模型架构，如残差连接、注意力机制等，这些创新使得模型能够更好地捕捉数据中的关键信息。 优化算法的进步：优化算法的发展使得训练深度神经网络变得更加高效和稳定，如随机梯度下降、自适应学习率算法等。 硬件和软件基础设施的改进：新一代的GPU、TPU等硬件加速器以及深度学习框架的不断优化，使得训练和部署深度学习模型变得更加高效和便捷。 总的来说，深度学习作为AI大模型的核心技术之一，已经成为解决各种复杂任务的重要工具。随着研究的不断深入和技术的不断进步，深度学习将继续推动人工智能技术的发展和应用。

在当今AI领域，大型神经网络模型已经成为许多任务的核心。这些模型的成功离不开多种关键技术和方法的综合运用。以下是当前AI大模型所采用的关键技术的详细解释：1. 深度学习（Deep Learning）： 深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习方法。通过使用多个层次的非线性变换，深度学习模型能够从原始数据中学习到复杂的表示和特征，这些表示和特征对于解决各种任务非常有用。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习中常用的两种结构，分别用于处理图像和序列数据。2. 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 自监督学习是一种无需人工标注大量数据的学习方法。它利用数据本身的结构和特性进行学习，通过设计自动生成标签或任务来训练模型。例如，在图像数据中，模型可以通过将图像中的一部分遮盖住，然后训练去预测被遮盖部分的方式来进行自监督学习。3. 迁移学习（Transfer Learning）： 迁移学习允许模型在一个任务上学习的知识或表示在另一个相关任务上进行重用。这种方法通过在源任务上训练一个模型，并将其权重或表示迁移到目标任务上，从而加速目标任务的学习过程，特别是在目标任务的数据量较少时。4. 多模态学习（Multimodal Learning）： 多模态学习涉及将来自不同传感器或数据源的多种类型数据结合起来进行建模和学习。这种方法能够提供更丰富的信息表示，从而改善模型的性能。例如，将图像和文本数据结合起来进行情感分析或图像描述生成。5. 强化学习（Reinforcement Learning）： 强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。在某些场景下，AI大模型可以通过强化学习来进行训练，特别是在需要进行决策或行动的任务中，如自动驾驶或游戏玩法。6. 生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）： GANs是一种生成模型，由生成器和判别器组成，它们相互对抗以提高生成器生成真实样本的能力。这种技术被广泛应用于生成各种类型的数据，如图像、文本等。GANs 的创新性在于其生成的样本质量可以随着训练的进行而不断提高。7. 注意力机制（Attention Mechanism）： 注意力机制允许模型在处理序列数据时动态地关注输入的不同部分，从而提高了模型对序列数据的建模能力。Transformer模型中的自注意力机制已经成为许多自然语言处理任务的标准组件，它使得模型能够更好地理解和处理长距离依赖关系。8. 持续学习（Continual Learning）： 持续学习是一种模型能够在接收到新数据时不断更新和适应的学习方式。这种技术对于在长时间内保持模型的性能和适应性非常重要，特别是在需要不断适应新环境或新数据的场景下。综合利用这些技术和方法，当前的AI大模型能够在各种任务上取得卓越的表现，并不断推动人工智能技术的发展和应用。

1. AI开发平台ModelArts新功能2月份过春节，没有发布新功能。2. 人工智能相关直播合集昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期） 第九讲 RWKV1-4cid:link_0直播老师感冒了，坚持讲了一个多小时，不容易。课程带来国人原创的RWKV1-4的解析，一同见证RNN的兴衰发展与Transformers的迅猛崛起，畅聊Transformers的哪些优劣势有待我们发掘，看新RNN——RWKV能否“击败”Transformer再续往日“辉煌”。游历大模型发展历程，开阔大模型技术视野。技术流值得一看，听直播老师娓娓道来，RNN的兴衰发展历史。 一键部署，5秒开服，时延更低，网络更稳！玩帕鲁，就用华为云！cid:link_1可能有人会问，这个直播和人工智能有关吗？其实是有关的，因为Modelarts也是使用了华为云自己的容器服务来对外的。而这个直播里，也是提供了容器服务来快速部署。 《幻兽帕鲁》是近期爆火的一款开放世界生存建造游戏，在游戏中，玩家可以在广阔的世界中收集神奇的生物“帕鲁”，派他们进行战斗、建造、做农活，工业生产等。与其他开放世界游戏不同，要想实现多人联机需要自己搭建服务器，对于刚刚入坑的小伙伴可能是摸不着头脑，本次直播为大家详细介绍服务器的搭建过程，学会一键就能部署的方法，快速畅玩。驯兽师看过来，很不错。后面直播老师还讨论了PC玩这个游戏的配置，游戏爱好者们不要错过。昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期） 第十讲——MoEcid:link_2Mixtral模型把MoE(mixture of experts) 结构的稀疏大模型再次带到主流大模型的视野当中，那么MoE结构是什么样的？相较于传统Transformer稠密结构有哪些优势？本节公开课带领大家全面学习MoE的相关内容，并使用MindSpore进行演示。大模型技术爱好者看过来。下一代积木式智能组装编排，集成开发效率10倍提升cid:link_3想了解最新的低代码集成开发趋势和新一代技术吗？本期直播解读iPaaS领域最新技术动向，介绍华为云应用与数据集成平台ROMA Connect，理论+实战揭秘新一代组装式融合集成平台架构和核心技术。ROMA Connect融入低代码开发和组装式交付理念和最新的AI技术，预置丰富的连接器和模板，低门槛起步托拉拽编排，基于自然语言生成集成流，集成开发效率10倍提升，加速企业流程数字化和应用创新。ROMA平台与人工智能的关系，就是它融入了最新的AI技术。并且这个平台对于制造业的数字化、数智化发展，是有很好的助推作业。感兴趣的看过来。以下多图：

对这个挑战的应对是：新协同模式。新协同模式这一设计理念是针对部署态的挑战提出的。对于部署态的挑战有以下几点。（1）端、边、云等不同的应用场景有不同的需求、目标与约束。例如，手机端可能更希望模型轻量化，而云端可能更要求较高的精度。（2）不同的硬件的精度和速度也不相同，如图所示。（3）硬件架构多样性导致全场景下部署差异性和性能不确定性，训练推理分离导致模型孤立。新协同模式下，可以全场景按需协同，得到更好的资源效率和隐私保护，安全可信，实现一次开发，多次部署。模型可大可小、可以灵活部署，带来一致的开发休验。MindSpore关于新协同模式有以下3项关键技术。（1）统一模型的IR应对不同语言场景上的差异，自定义的数据结构可以全部兼容，带来一致性的部署休验。（2）框架底层的硬件同样是华为所研发的，软硬协同的图优化技术可以屏蔽场景差异。（3）端云协同联邦元学习策略打破了端云界限，可以实现多设备协同模型的实时更新。这3项关键技术最终的效果是：在统一架构下，全场景模型部署性能一致，个性化模型精度显著提升，如图所示。

对这个挑战的应对就是：新执行模式。新执行模式这一设计理念是针对运行态的挑战提出的。对于运行态的挑战有以下几点。（1）AI计算的复杂性和算力的多样性：CPU核、矩阵计算单元（Cube Unit）、向量计算单元（vector Unit）；标量、向量、张量的运算，混合精度计算，稠密矩阵、稀疏矩阵计算，这些不同类型的算力。（2）多卡运行的情况下，随着节点增加，性能难以线性增加，并行控制开销大。新执行模式采用Ascend Native的执行引擎：提出On-Device执行，如图采用整图卸载执行，深度图优化，充分发挥异腾AI处理器的大算力。On-Device执行的技术核心有如下两个。（1）整图下沉执行，充分发挥昇腾AI处理器的大算力。该技术针对超强芯片算力下模型执行面对的挑战：内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在主机上执行，部分在终端设备上执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低。MindSpore通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化“数据-计算-通信"的并行度，将数据+计算整图下沉到昇腾AI处理器，提供一个最好的、最优的效果。最终效果相比主机侧的图调度方式，训练性能提升10倍。（2）基于数据驱动的大规模分布式梯度聚合。该技术针对超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战：ResNet50单迭代20ms时间下中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成，数据驱动方法自主AllReduce,无控制开销。MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图切分优化，实现去中心化的自主算法，梯度聚合步调一致，计算与通信充分流水，如图。图上也有计算机视觉中的一个例子：采用神经网络ResNet50 v1.5，在ImageNet 2012数据集上训练，按各自最佳的批大小（Batch Size）进行训练，可以看到采用MindSpore框架在Ascend 910上的速度远高于其他框架+其他主流的训练卡。

如今的深度学习模型往往因为体量巨大而必须做并行化，当前采用手动模型并行，需要设计模型切分，感知集群拓扑，开发难度高；手动并行难以保证高性能，难以调优。MindSpore能自动并行按照串行写的代码，自动实现分布式并行训练，并且保持高性能。一般而言，并行训练可以分为模型并行与数据并行。数据并行比较好理解，每个样本可以独立地完成前向传播，最后汇总传播结果。相比之下，模型并行就比较复杂了，需要我们以“并行思维“这样的逻辑手动编写所有需要并行的部分。MindSpore提供了一项关键创新技术：自动整图切分，如图按算子输入／输出数据维度切分整图，即把图中每个算子都切分到集群而完成并行运算。该技术融合了数据并行与模型并行。通过集群拓扑感知调度感知集群拓扑，自动调度子图执行，实现通信开销最小。MindSpore自动并行的目标是构建一种融合了数据并行、模型并行和混合并行的训练方式。它会自动选择一种代价最小的模型切分方式，实现自动分布式并行训练。MindSpore切分算子细粒度方式非常复杂，但作为开发者，并不需要关心底层实现，只要顶层API计算高效就行了。总体来说，新编程范式不但实现了AI算法即代码，降低了AI开发门槛，而且可以实现高效的开发与调试，例如，可以高效地完成自动微分，实现一行代码自动并行、一行代码完成调试与运行切换等。举个例子。一个开发者实现自然语言处理领域的经典算法Transformer，采用MindSpore框架实现，在开发调试的过程中，可以做到动静结合，调试过程透明简易，从最终的结构上来看，MindSpore框架上代码量有2000行，比TensorFlow的2500行要少20％左右，但是在效率上有50％以上的提升。

自动微分是深度学习框架的灵魂。一般而言，自动微分是指一种自动求某个函数的导数的方法。在机器学习中，这些导数可以更新权重。在更广泛的自然科学中，这些导数也能用于各种后续计算。自动微分的发展历程如图在自动微分的发展历程中，有以下3种自动微分技术。基于静态计算图的转换：将网络在编译时转换为静态计算图，然后将链式求导规则应用于计算图，并实现自动微分，如TensorFlow，能利用静态编译技术对网络性能进行优化，然而搭建网络或调试非常复杂。基于动态计算图的转换：以运算符重载的方式记录网络在前向执行时的操作轨迹，然后将链式求导规则应用于动态生成的计算图，并实现自动微分，如PyTorch。该技术使用非常便捷，但性能上难以做到极致的优化。基于源码的转换：该技术以函数式编程框架为基础，以即时（Just In Time，JIT）编译的方式在中间表达（编译过程中程序的表达形式）上做自动微分变换，支持复杂控制流场景、高阶函数和闭包。MindSpore的自动微分技术即基于源码的转换。它又支持对自动控制流的自动微分，所以它与PyTorch一样，构建模型非常方便。同时MindSpore能对神经网络做静态编译优化，因此其性能也非常优秀。自动微分技术的比较如表所示，性能及可编程性比较如图所示。简单来说，MindSpore的自动微分技术有以下优点。可编程性方面：采用Python通用语言，基于IR原语可微分（MindSpore IR中每个原语操作可以对应为基础代数中的基础函数）。性能方面：编泽优化，反向算子自动调优。调试方面：有丰富的可视化接口，支持动态执行。

先说对AI开发态的挑战的回应：新编程范式。新编程范式这一设计理念是针对开发态的挑战提出的。对于开发态的挑战有以下几点。（1）技能要求高。要求开发人员具有AI、计算机系统、软件等相关理论知识和较强的数学功底，因此开发门槛很高。（2）黑盒调优难。AI算法的黑盒性、不可解释性导致调优调参难度比较大。（3）并行规划难。在技术趋势的影响下，数据量越来越大，模型也越来越大，并行计算不可避免，并行规划严重依赖技术人员的经验，要求技术人员既要懂数据、模型，也要懂分布式系统架构等。新编程范式的AI算法即代码，降低了AI的开发门槛，基于数学原生表达的AI编程新范式，让算法专家聚焦AI创新和探索，如图