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　　现阶段，像 ChatGPT、Gemini 如许的聊器人都是由大模子驱动的。这种深度进修系统会优先考虑机能和可扩展性。

　　此外，本文还提出了一种用于权衡模块化程度的新方式：基于代码行数的复杂度（LoC-complexity）目标。尝试表白，AXLearn 正在系统扩展时能够连结恒定的复杂度，而其他系统则呈现出线性以至二次增加的复杂度。

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　　庞若鸣，苹果根本模子团队担任人、精采工程师，即将成为 Meta 新成立的超等智能团队的最新。他本科结业于上海交通大学，正在谷歌工做了 15 年，此后插手苹果。另据彭博社最新动静，Meta 更是开出了 2 亿美金的天价来邀请庞若鸣插手。

　　除了锻炼机能和可扩展性外，苹果对深度进修系统还有两个额外的要求。起首是赋能模子工程师，只需编写起码的代码，就能设置装备摆设复杂的模子定义和锻炼方式。其次，做为一家大型科技公司，他们不克不及依赖单一的硬件供应商，因此他们的设想方针是兼容异构后端，如 GPU、TPU 和 AWS Trainium。

　　做为全球最大的消费电子和正在线办事公司之一，苹果曾经将很多 AI 模子集成到自家产物中，办事于全球数十亿用户。

　　具体而言，本文设想并实现了AXLearn，一个用于大规模深度进修模子锻炼的出产级系统，其具备优良的可扩展性和高机能。取其他先辈的深度进修系统比拟，AXLearn 具有奇特的劣势：高度模块化和对异构硬件根本设备的全面支撑。

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　　借帮 AXLearn 锻炼的部门模子，现已被普遍使用于十亿级用户规模的产物功能中，包罗：智能帮手、多模态理解取生成、代码智能等环节能力。

　　为了推进模块化，AXLearn 的焦点设想决策是强制施行严酷的封拆。 此外，本文还通过将扭转嵌入（RoPE）和专家夹杂模子（MoE）集成到 AXLearn 中的案例研究，展现了该框架取保守代码行数计数方式的分歧性。

　　它正在肆意时辰可并行支撑跨越 10，000 个尝试的开辟取运转。

　　然后，JAX 法式和编译选项被传送给 XLA 编译器，以生成加快器法式（例如，CUDA 内核），该法式随后通过 AXLearn 运转时正在分布式硬件（例如 Kubernetes）长进行安排，并利用特定于加快器的运转时（例如 CUDA 运转时）。

　　用户凡是利用 AXLearn 内置的层库和第三方层组件来定义锻炼设置装备摆设。基于该设置装备摆设脚本，AXLearn 组合器会起首生成完整的 JAX 法式。

　　例如，将 Rotary Position Embeddings（RoPE）这类功能集成到 AXLearn 的上百个模块中仅需约 10 行代码，而正在其他系统中可能需要数百行代码才能实现不异结果。同时，AXLearn 也连结了取支流高机能锻炼系统相当的锻炼机能。

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　　为验证 AXLearn 的可扩展性，本文对两个现实摆设的模子进行了弱扩展性（weak-scaling）尝试。

　　现在，AXLearn 已从最后仅无数位开辟者、锻炼百万级参数模子的东西，成长为支撑数百位开辟者锻炼十亿至万亿参数规模模子的大型平台。

　　AXLearn 施行框架加快器法式的施行，并供给额外的功能，如高效的查抄点、和容错能力。

　　AXLearn 内部的软件组件接口遵照严酷的封拆准绳，使得分歧组件可以或许矫捷组合，从而正在异构计较中快速进行模子开辟和尝试。

　　正在本文的内部实践中，恰是通过雷同的代码片段，成功设置装备摆设了跨越 1000 个尝试，用于启用 RoPE、MoE，或两者同时利用。跟着模块数量或 RoPE 或 MoE 变体的添加，无需对任何现有接口进行更改，实现了恒定的代码复杂性。

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