第1362章 字节豆包UltraMem稀疏模型架构，推理成本最高可降低83％[2/2页]

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    QueryKey

    Retrieval（TDQKR）。这一方法受启发于Tucker

    Deposition，通过组合乘加行score和列score，提高了value检索的复杂度，从而优化了模型效果。

    最后，在隐式扩展稀疏参数方面，UltraMem提出了Implicit

    Value

    Expansion（IVE）方法。该方法通过引入virtual

    memory和physical

    memory的概念，隐式地扩展了稀疏参数的数量，从而提高了模型的性能。同时，由于IVE方法中没有非线性操作，因此可以与physical

    memory

    table进行融合，生成全新的memory

    table，进一步降低了显存和部署成本。

    UltraMem的实验验证与性能评估

    为了验证UltraMem的有效性，研究团队在多个尺寸的激活参数上进行了广泛实验。实验结果表明，UltraMem在680M和1.6B的激活参数上具有显着的效果优势。随着稀疏参数的增加，UltraMem的效果和推理速度均表现出良好的扩展性。

    此外，研究团队还进行了消融实验，以探究UltraMem各项改进对模型性能的影响。实验结果表明，通过逐渐增加一些技巧和上文提出的结构改进，UltraMem能够显着降低C4

    validation

    loss，同时稀疏参数和计算量几乎不变。

    UltraMem的应用前景与挑战

    UltraMem的提出，为开发更高效和可扩展的语言模型提供了一个有希望的方向。它不仅能有效地应用于对延迟要求较高的推理场景（如代码补全），还能在通用场景下展现出显着的速度优势。然而，UltraMem的技术演进仍存在若干值得探索的方向。例如，如何高效优化稀疏参数、如何提升稀疏模型推理能力、如何更优地激活稀疏参数等，都是后续研究的重要切入点。

    总的来说，UltraMem作为一种全新的稀疏模型架构，通过一系列创新设计，成功解决了大模型推理时的访存问题，实现了推理速度和成本的双重突破。它的提出，不仅为构建大规模语言模型提供了有力的支持，也为人工智能领域的未来发展开辟了新的道路。我们期待看到更多像UltraMem这样的创新成果不断涌现，共同推动人工智能技术的不断进步。喜欢2024年行情请大家收藏：

第1362章 字节豆包UltraMem稀疏模型架构，推理成本最高可降低83％[2/2页]

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