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        谷歌更新Transformer架構,更節省計算資源!50%性能提升

        AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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        谷歌更新Transformer架構,更節省計算資源!50%性能提升

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        原標題:谷歌更新Transformer架構,更節省計算資源!50%性能提升
        關鍵字:模型,基線,更多,資源,方法
        文章來源:量子位
        內容字數:4091字

        內容摘要:


        明敏 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI谷歌終于更新了Transformer架構。
        最新發布的Mixture-of-Depths(MoD),改變了以往Transformer計算模式。
        它通過動態分配大模型中的計算資源,跳過一些不必要計算,顯著提高訓練效率和推理速度。
        結果顯示,在等效計算量和訓練時間上,MoD每次向前傳播所需的計算量更小,而且后訓練采樣過程中步進速度提高50%。
        這一方法剛剛發布,就馬上引發關注。
        MoE風頭正盛,MoD已經來后浪拍前浪了?
        還有人開始“算賬”:
        聽說GPT-4 Turbo在Blackwell上提速30倍,再加上這個方法和其他各種加速,下一代生成模型可以走多遠?
        所以MoD如何實現?
        迫使大模型關注真正重要信息這項研究提出,現在的大模型訓練和推理中,有很多計算是沒必要的。
        比如預測下一個句子很難,但是預測句子結束的標點符號很簡單。如果給它們分配同樣的計算資源,那么后者明顯浪費了。
        在理想情況下, 模型應該只給需要準確預測的token分配更多計算資源。
        所以研究人員提出了MoD。
        它在輸入序列中的特定位置動態分配FLOPs(運算次數或計算資源),


        原文鏈接:谷歌更新Transformer架構,更節省計算資源!50%性能提升

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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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