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Meta开源记忆层 突破算力瓶颈 革新Transformer架构大模型 (Meta开源的LLaMA模型)

文章编号:3615时间:2025-01-03人气:


Meta开源层突破算力瓶颈革新Transmer架

引言

随着Transformer架构预允许不同层的记忆层共享同一个参数集合。这减少了总参数数量,提高了参数利用率。所有记忆层都指向同一个记忆池,可以在不影响彼此的情况下同时进行操作

优势

无需增加算力,可显著增加大语言模型的参数 提高查询效率,降低计算量和时间消耗 优化内存和带宽使用,提高模型效率和扩展性

应用

记忆层为大语言模型应用开辟了新的可能性,包括: 大规模知识图谱的查询 长文本的语义检索 多模态信息处理 Meta开源层突破算力瓶颈革新Transmer架

开源

记忆层的代码已在GitHub开源: Meta开源层突破算力瓶颈革新Transmer架 Meta开源层突破算力瓶颈革新Transmer架

结论

记忆层是一种创新技术,可显著提升预训练语言模型的查询效率。通过引入新的查询机制、并行设计和共享参数优化,记忆层为大规模语言处理任务提供了强大的解决方案

相关标签: Meta

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