Greatist

北京大学张牧涵团队在昇腾算力支持下，研发出一套高效大模型训练推理架构，实现百万tokens输入成本低至1元。该成果包含三项关键技术：1）通过分离注意力头中的位置与非位置信息，仅用3%位置信息即可维持模型性能；2）采用联合KV低秩压缩方法，仅保留12.5%的KV Cache；3）基于昇腾硬件并行计算能力，实现Recurrent Decoding技术提升训练数据利用率。该架构显著降低AI大模型应用成本，验证了昇腾算力平台支撑尖端科研的实力。...

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