从Yuan2.0到Yuan2.0-M32

主要观点总结

该文章介绍了Yuan2.0和Yuan2.0-M32技术报告的一些内容。Yuan2.0系列模型主要包括模型结构、数据、tokenizer和训练等方面的内容。Yuan2.0使用Localized Filtering-based Attention（LFA）机制，并优化了预训练数据的分布和训练方法。Yuan2.0-M32是基于Yuan2.0的扩展模型，引入了注意力机制的router，优化了模型结构和训练参数。文章还介绍了这两个模型的评测结果和一些技术细节。

关键观点总结

关键观点1: Yuan2.0的主要特点

使用Localized Filtering-based Attention（LFA）机制增强相邻token之间的关联性；预训练数据分布主要针对书籍、百科、专业知识、代码和数学相关内容；使用SentencePiece和基于Unigram的tokenizer训练方法；合并多个tokenizer词表并进行优化处理。

关键观点2: Yuan2.0-M32的主要特点

基于Yuan2.0结构扩展的MoE模型，引入注意力机制的router；在模型结构和训练参数上进行了优化；在code generation、math、MMLU、AI2 Reasoning Challenge等评测中表现出良好的效果。

关键观点3: 模型的技术细节和优化点

Yuan2.0使用单向卷积增强相邻token关联性；通过paralle的训练方法优化tokenizer；Yuan2.0-M32使用attention router解决路由专家间的关联性问题；在训练过程中使用NTK-aware的公式调整RoPE的base；优化预训练和微调的超参数。

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