BytedanceのDoubao Big Modelチームは最近大きなブレークスルーを行い、新しいスパースモデルアーキテクチャウルトラメムの開発に成功しました。このアーキテクチャは、MOEモデルの推論における価値の高いメモリアクセスの問題を革新的に解決し、推論の速度と効率を大幅に改善し、推論コストを削減します。モデル効果を確保しながら、UltramemはMOEと比較して推論速度を2〜6回増加させ、推論コストを最大83％削減することができ、大規模なモデルの効率的な推論のための新しいソリューションを提供し、建物の基礎を築くための新しいソリューションを提供します。大規模なモデル。
Bytedance Doubao Big Model Teamは本日、新しいスパースモデルアーキテクチャウルトラメムを成功裏に開発したことを発表しました。 MOEのコストよりも最大83％削減できます。この画期的な進捗状況は、大規模なモデルの効率的な推論のための新しいパスを開きます。
モデル効果を確保するという前提で、Ultramem ArchitectureはMOEアーキテクチャの推論におけるメモリアクセスボトルネックをうまく解決しました。実験結果は、同じパラメーターと活性化条件の下で、UltramemがMOEよりもモデル効果が優れているだけでなく、推論速度を2〜6倍も増加させることを示しています。さらに、一般的なバッチサイズスケールでは、ウルトラメムのメモリアクセスコストは、同じ計算ボリュームを持つ密なモデルのメモリアクセスコストとほぼ同等であり、推論コストを大幅に削減します。
研究チームは、実験結果のスケールでウルトラメムモデルをトレーニングしました。この結果は、ウルトラメムアーキテクチャの優れたスケーリング特性を検証し、頻繁な価値または専門家モデルを構築するための技術基盤を築きます。
大規模なモデルのスケールが拡大し続けるにつれて、推論コストと速度がアプリケーションを制限する重要な要因になりました。 MOEアーキテクチャはパラメーターからの計算分離を実装していますが、推論中のメモリフェッチ需要が高い結果、レイテンシが増加します。 Ultramem Architectureの提案は、この問題を効果的に解決し、大規模なモデルの大規模なアプリケーションのための新しい技術的選択を提供します。
Ultramem Architectureの開発が成功したことは、大きなモデルの推論テクノロジーの大きな進歩を示し、将来の大きなモデルの広範なアプリケーションに対する強力な技術的サポートを提供し、大きなモデル時代が到着しようとしていることを示しています。 その優れたパフォーマンスと費用対効果は、より多くの分野での大規模なモデルのアプリケーションと開発を推進します。