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【新智元导读】LLM训练速度还可以再飙升20倍!英伟达团队祭出全新架构归一化Transformer,上下文越长,训练速度越快能维持原有精度。AI的未来,或许就此改写......最近,英伟达团队抛出的一枚重磅炸弹,提出了全新神经网络架构——归一化Transformer,基于超球面进行表示学习。下图6展示了,注意力模块和MLP模块的特征学习率,应用于MLP中间状态的缩放因子,应用于QK点积之前�
训练Transformer,用来解决132年的数学世纪难题!如何判断一个动力系统是否稳定?Meta和巴黎理工学院团队携手提出SymbolicTransformer,直指这一经典难题的核心:发现新的全局李雅普诺夫函数。从牛顿、拉格朗日到庞加莱,无数科学家倾力研究三体问题的长期稳定性,却始终无法给出一个通用的判定方法。作者巴黎师范教授AmauryHayat表示,几年前刚开始这个项目时,作为一个年轻天真�
什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求,达到2024年谷歌搜索流量的1/5?答案是独角兽Character.ai,由Transformer作者NoamShazeer创办。沙哥公布了推理优化独门秘诀,迅速引起业界热议。最近有消息称,Meta与马斯克的𝕏都在争取与他们合作,把聊天机器人引入社交平台。
在当前技术发展的背景下,英特尔公司推出的ExtensionforTransformers工具包成为一个重要创新,实现了在CPU上对大型语言模型推理性能的显著加速。该工具包通过LLMRuntime技术,优化了内核,支持多种量化选择,提供更优的KV缓存访问和内存分配策略,使得首个token和下一个token的推理速度分别提升多达40倍和2.68倍。通过不断引入先进的技术和解决实际问题的能力,该工具包展现了英�
Meta的研究者发表了一项关于Transformer架构的新研究,提出了一种名为System2Attention的全新注意力机制。该研究旨在解决大型语言模型在推理能力上的不足,特别是在处理复杂任务时可能出现的错误。S2A的引入为解决当前LLM推理能力不足的问题提供了一种创新性的解决方案。
大型语言模型,如GPT-3、PaLM和OPT,以其卓越的性能和能够在上下文中学习的能力,令人叹为观止。它们在推断时的高成本是它们的显著缺点。这些有前途的实验结果突显了上下文稀疏性在显著减少推断延迟方面的潜力,相较于现有模型,这项研究使LLM更容易被更广泛的AI社区使用,可能开启令人兴奋的新的AI应用。
Transformers成为了人工智能领域最重要的创新之一。这种神经网络架构于2017年推出,彻底改变了机器理解和生成人类语言的方式。这有望推动人工智能在多模态智能应用中的发展。