张量并行通信压到4比特:Echo把舍入误差送回下一次调用,1GB消息比NCCL快2.09倍
Echo把张量并行的all-reduce改成4比特传输、高精度求和,并把每次舍入误差反馈到后续调用,使累积误差不随层数增长;在A100上1GB消息比16比特NCCL快2.09倍,Qwen3-8B七项基准平均只差0.4分。
Echo把张量并行的all-reduce改成4比特传输、高精度求和,并把每次舍入误差反馈到后续调用,使累积误差不随层数增长;在A100上1GB消息比16比特NCCL快2.09倍,Qwen3-8B七项基准平均只差0.4分。
该工作提出 ECHO-k,一种任务无关、自监督的模态获取原则:以深度模型(如基础模型)的内部预训练表征作为汇总跨模态信息的代理目标,并在一个简化线性设定下给出理论保证,据此导出用于顺序模态选择的强化学习策略;在与任务无关且无标签的获取基线对比中,ECHO-k 在多种基础模型后端上持续提升受预算约束的下游性能。
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