豆包推出超強(qiáng)稀疏模型架構(gòu) UltraMem，推理成本降低最高達(dá)83%，顛覆AI領(lǐng)域！
隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，模型架構(gòu)的優(yōu)化和創(chuàng)新成為了行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。近日，豆包大模型團(tuán)隊(duì)在AI領(lǐng)域中取得了一項(xiàng)重大突破，他們提出了全新的稀疏模型架構(gòu)——UltraMem。這一創(chuàng)新性的架構(gòu)有效解決了MoE推理時高額的訪存問題，推理速度較MoE架構(gòu)提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。這一研究成果無疑將對AI領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
首先，讓我們了解一下MoE（專家混合）架構(gòu)。MoE是一種用于提升模型性能和效率的架構(gòu)設(shè)計(jì)，它將模型由多個子模型（專家）組成，每個專家負(fù)責(zé)處理輸入數(shù)據(jù)的一部分。這種架構(gòu)在訓(xùn)練和推理過程中，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征，會選擇性地激活部分專家來進(jìn)行計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算和參數(shù)的解耦，提高模型的靈活性和效率。然而，在推理時，較小的batch size會激活全部專家，導(dǎo)致訪存急劇上升，進(jìn)而使推理延遲大幅增加。
而豆包推出的UltraMem架構(gòu)則是一種同樣將計(jì)算和參數(shù)解耦的稀疏模型架構(gòu)。在保證模型效果的前提下，UltraMem成功解決了推理的訪存問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在參數(shù)和激活條件相同的情況下，UltraMem在模型效果上超越了MoE，并將推理速度提升了2-6倍。此外，在常見batch size規(guī)模下，UltraMem的訪存成本幾乎與同計(jì)算量的Dense模型相當(dāng)。
更為重要的是，UltraMem架構(gòu)在保持高性能的同時，還實(shí)現(xiàn)了對內(nèi)存的高效利用。通過稀疏模型的特性，UltraMem能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征靈活地調(diào)整專家激活的數(shù)量，從而在保證模型效果的同時，有效降低了訪存成本，提高了推理速度。這一創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)為構(gòu)建數(shù)十億規(guī)模value或expert開辟了新路徑，為AI領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供了新的思路和方向。
此外，UltraMem架構(gòu)還揭示了新架構(gòu)的Scaling Law，證明其不僅具備優(yōu)異的Scaling特性，更在性能上超越了MoE。這意味著，在同等計(jì)算資源下，訓(xùn)練規(guī)模達(dá)2000萬value的UltraMem模型能夠同時實(shí)現(xiàn)業(yè)界領(lǐng)先的推理速度和模型性能。這一發(fā)現(xiàn)為AI領(lǐng)域的科研人員提供了更為廣闊的研究空間和可能性。
總的來說，豆包推出的超強(qiáng)稀疏模型架構(gòu)UltraMem無疑是對AI領(lǐng)域的一次重大顛覆。它通過創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化算法，成功解決了MoE推理時的高額訪存問題，實(shí)現(xiàn)了推理速度和推理成本的顯著提升。這一研究成果不僅為AI領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供了新的思路和方法，也為未來的AI技術(shù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。我們期待看到更多基于UltraMem的優(yōu)秀應(yīng)用和成果在AI領(lǐng)域涌現(xiàn)。
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