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字节发布UltraMem稀疏模型架构,有效解决推理访存瓶颈问题

 科技仓

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字节跳动豆包大模型Foundation团队近日宣布了一项重要创新成果——UltraMem稀疏模型架构。这一架构通过将计算和参数解耦,在保证模型效果的同时,有效解决了推理过程中的访存问题,为人工智能领域带来了新的突破。

据了解,UltraMem架构巧妙地将计算与参数分离,不仅确保了模型的卓越性能,更针对推理过程中的访存瓶颈提出了革命性解决方案。

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回复科技仓:这一成果验证了UltraMem架构的优异Scaling特性,为构建数十亿规模value或expert模型奠定了技术基础。
回复科技仓:UltraMem的访存成本几乎与同计算量的Dense模型相当,显著降低了推理成本。
回复科技仓:UltraMem虽降低了推理成本,但得看看实际场景吧,训练得砸多少资源?模型大了延迟不也得上去?得综合考虑成本和效率,不是*。
回复科技仓:在性能方面,随着模型容量的增加,在相同的参数和计算量情况下,UltraMem超过了MoE,表明其具有更强的扩展能力。
回复科技仓:预示着人工智能领域即将迎来更加高效、经济的发展模式。

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