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原標題：華為諾亞頻域LLM「帝江」：僅需1/50訓(xùn)練成本，7B模型媲美LLaMA，推理加速5倍
關(guān)鍵字：模型,侵權(quán),論文,注意力,復(fù)雜度
文章來源：算法邦
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“又西三百五十里曰天山，多金玉，有青雄黃，英水出焉，而西南流注于湯谷。有神鳥，其狀如黃囊，赤如丹火，六足四翼，渾敦無面目，是識歌舞，實惟帝江也。”——《山海經(jīng)》
基于 Transformer 架構(gòu)的大語言模型在 NLP 領(lǐng)域取得了令人驚艷的效果，然而，Transformer 中自注意力帶來的二次復(fù)雜度使得大模型的推理成本和內(nèi)存占用十分巨大，特別是在長序列的場景中。此前，研究者們提出了線性 Transformer、Mamba、RetNet 等。這些方案可以大幅降低 Transformer 計算成本，并且取得媲美原有模型的精度，但是由于架構(gòu)更換，模型重訓(xùn)練帶來的巨大成本令人望而卻步。
為了解決這一問題，最近的一篇論文提出了一種基于頻域的大語言模型架構(gòu) —帝江（源于山海經(jīng)的一種神話生物，以跑得快而聞名），同時解決了現(xiàn)有大模

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統(tǒng)思考。