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猫眼影戏记者 希里安·墨菲 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
机械之心宣布
机械之心编辑部
随着大模子推理和 Agent 工具挪用能力的快速生长 ，其通过重复搜索处置惩罚重大信息需求的效果愈发受到业界关注 。克日 ，第三方评测机构 SuperCLUE 宣布 11 月 DeepSearch 评测报告 ，国产大模子 openPangu-R-72B 依附在长链推理、重大信息检索领域的卓越体现 ，在模子榜单中名列第一 ，体现了基于国产昇腾算力的大模子研发实力 。
这款 MoE 架构模子 ，事实藏着哪些手艺神秘 ，能在强烈竞争中脱颖而出？
硬核手艺底座：
MoE 架构下的效率与性能平衡术
openPangu-R-72B 为思量效率和性能平衡 ，重新设计了模子底座架构 。作为基于昇腾集群训练的 MoE（混淆专家）模子 ，它接纳 80 选 8 的专家选择机制 ，在 74B 总参数目的基础上 ，将激活参数目控制在 15B ，既保存了大模子的重大推理能力 ，又有用降低了盘算开销 。24T tokens 的训练数据与 128k 长序列处置惩罚能力 ，为其处置惩罚深度搜索使命中的长文本信息涤讪了基础 。
为实现稳固收敛与效果提升 ，openPangu 团队在预训练手艺上完成了以下优化 。
图. openPangu-R-72B 模子架构
1）注重力机制层面引入参数式 Sink Token 手艺：有用缓解了极大激活值问题 ，不但提升了训练历程的稳固性 ，也对后续量化越发亲和 ；
2）接纳 K-Norm 与 Depth-Scaled Sandwich-Norm 组合的架构 ，其中 K-Norm 仅对 attention 的 key 施加 RMS Norm ，在抵达与 QK-Norm 相当稳固性的同时 ，降低盘算开销 ，还保存了 Query 更无邪的表达能力 。
3）注重力架构的优化兼顾了精度与效率：通过增添 Query 头数和注重力头维度 ，让模子能从更多角度捕获细粒度语义关系 ；引入 Partial RoPE 机制 ，仅对 Query 和 Key 中 1/3 维度应用位置编码 。通过将 KV 组数目减半 ，在 Key 头维度增添的情形下 ，仍实现了 37.5% 的 KV cache 缩减 ，平衡了推理阶段的显存占用、速率与模子效果 。
4）Adaptive Aux Free 负载优化手艺：Aux free 升级版本 ，通过自顺应调解各个专家负载 bias 的更新幅度 ，有用镌汰平衡震荡 ，让专家负载漫衍更平衡 。
DeepSearch 专项突破：
三大优化破解重大搜索难题
若是说手艺底座是基础 ，那么针对深度搜索使命的后训练优化则是 openPangu-R-72B 登顶的要害 。深度搜索作为大模子会见互联网获取深度信息的焦点能力 ，其长链推理与工具挪用水平直接决议模子的适用价值 。openPangu-R-72B 通事后训练阶段举行长链难题合成、非索引信息处置惩罚、快慢思索融合三大战略 ，显著提升了模子 DeepSearch 能力 。
图.openPangu-R-72B 模子深度搜索使命执行流程 ，该流程同时用于模子训练和评测
1）在长链 QA 难题合成方面 ，openPangu 团队在 DeepDiver-V2 和 WebExplorer 手艺基础上 ，通过 query 条件模糊化将问题平均难度提升 10% ，同时借鉴《Pushing Test-Time Scaling Limits of Deep Search with Asymmetric Verification》事情的头脑 ，引入 verification agent ，大幅提升用于训练问答对的准确性 ，让模子在重大推理场景中 “见多识广” 。
2）针对古板搜索引擎难以笼罩的非索引知识问答 —— 如官网附件中的财务数据、学术论文引文信息获取等场景 ，模子训练历程中注入了 “Planner 聚焦要害 URL+ URL_crawler 爬取网页 + Document_QA 识别下一步浏览链接” 的循环事情流 ，通过统一站点内的多跳浏览实现了深度信息搜集 ，突破了古板搜索引擎的信息界线 。
3）办法级快慢融合战略则让模子的 “思索” 更具效率 。DeepSearch 的 ReACT 执行历程中 ，差别办法的思索强度差别显著 ——Document_QA 需剖析海量网页数据与表格 ，对推理精度要求更高 ；而通俗工具挪用办法更着重效率 。为此 ，模子为差别办法匹配差别思索模式：Document_QA 启用慢思索包管精度 ，其他办法接纳快思索提升速率 ，实现了精度与效率的平衡 。
国产算力赋能：
openPangu 系列模子彰显集群优势
此次 SuperCLUE DeepSearch 评测登顶 ，不但是 openPangu-R-72B 模子能力的体现 ，也彰显了国产算力与大模子研发深度融合的效果 。作为基于昇腾集群训练的代表模子 ，openPangu-R-72B 证实晰国产算力平台在支持大参数目、高重漂后模子研发方面的坚实能力 。
值得关注的是 ，openPangu-R-72B 的兄弟模子openPangu-718B在同期 SuperCLUE 通用榜单中斩获第二名 ，展现了该系列在差别使命场景下的周全实力 。从深度搜索的 “单点突破” 到通用能力的 “周全着花” ，openPangu 系列正以昇腾算力为基本 ，为国产大模子生态注做出更多孝顺 。
随着大模子在企业效劳、学术研究、政务处置惩罚等领域的深度落地 ，深度搜索能力将成为模子适用化的焦点竞争力 。未来 ，随着 openPangu 系列模子的一连迭代 ，我们期待国产大模子在更多全球顶级评测中绽放色泽 。
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