Mit der raschen Entwicklung der Technologie für künstliche Intelligenz wird die Bedeutung von Großsprachmodellen (LLMs) für Unternehmensanwendungen immer wichtiger. Die Verbesserung der Wissensgenauigkeit dieser Modelle und die Reduzierung der von ihnen erzeugten Halluzinationen ist jedoch zu einem wichtigen Problem geworden, das im aktuellen KI -Bereich dringend gelöst werden muss. Vor diesem Hintergrund schlug das Forschungsteam von Meta AI eine innovative Lösung vor - die „skalierbare Speicherschicht“, die diese Herausforderung neues Licht einbrachte.
Das Designkonzept der skalierbaren Speicherschicht ist ziemlich zukunftsweisend. Diese Architektur eignet sich besonders für Anwendungsszenarien, in denen massives sachliches Wissen erforderlich ist, während die effiziente Inferenzgeschwindigkeit aufrechterhalten wird und neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen eröffnet.
Traditionelle Sprachmodelle verwenden häufig "intensive Schichten", um Informationen zu codieren. Im Gegensatz dazu nimmt die Speicherschicht einen effizienteren spärlicheren Aktivierungs- und Schlüsselwert-Suchmechanismus an, der die Codierung und das Abrufen von Wissen zu niedrigeren Rechenkosten ermöglicht. Obwohl es in Bezug auf den Speicherverbrauch etwas höher als die dichte Schicht ist, muss es nur eine kleine Anzahl von Parametern aktivieren, was die Recheneffizienz erheblich verbessert.
Obwohl das Konzept der Gedächtnisschicht seit vielen Jahren existiert, ist seine Anwendung in modernen Deep Learning Architekturen relativ begrenzt, hauptsächlich, weil es sich nicht in der Lage war, sich vollständig an die aktuellen Hardware -Beschleuniger anzupassen. Es ist erwähnenswert, dass Advanced LLMs derzeit im Allgemeinen eine "Experten -Hybrid" -Scharchitektur anwenden, die in einigen Aspekten Ähnlichkeiten mit der Speicherschicht aufweist und die Spezialisierung bestimmter Module betont.
Um die Herausforderungen der Speicherschicht bei der Erinnerung zu bewältigen, hat das Forschungsteam von Meta mehrere innovative Verbesserungen vorgenommen. Sie entwarfen eine parallelisierte Architektur für Speicherschichten, sodass sie Millionen von Schlüsselwertpaaren auf mehreren GPUs speichern, während das Modell mit einer Geschwindigkeit ausgeführt wird. Darüber hinaus hat das Team einen speziellen CUDA -Kern entwickelt, um hochspeicherische Bandbreitenoperationen zu verarbeiten, und einen Parameter -Sharing -Mechanismus eingeführt, sodass mehrere Speicherschichten denselben Satz von Speicherparametern teilen können, wodurch die Effizienz der Ressourcen weiter optimiert wird.
Das Forschungsteam führte einen umfassenden Test des Speicherverbesserungsmodells durch, indem einige dichte Schichten durch gemeinsame Speicherschichten durch die Transformation des Lama -Modells ersetzt wurden. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass Speichermodelle in mehreren Aufgaben gut abschneiden, insbesondere in Aufgaben, die sachlichem Wissen erfordern.
Diese Forschung weist auf die Entwicklung der AI-Architekturen der nächsten Generation hin. Meta -Forscher empfehlen dringend, die Speicherschicht in zukünftige KI -Systeme zu integrieren, um die Vergesslichkeit und Halluzinationsphänomen des Modells effektiv zu reduzieren. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie wird erwartet, dass die skalierbare Speicherschicht eine wichtigere Rolle bei der Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen spielt und revolutionäre Änderungen in die praktische Anwendung der AI -Technologie einbringt.