字節(jié)豆包團(tuán)隊(duì)推出稀疏模型架構(gòu)UltraMem：推理成本可降83%

　　據(jù)報(bào)道，字節(jié)跳動(dòng)豆包大模型Foundation團(tuán)隊(duì)近日宣布了一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新成果——UltraMem稀疏模型架構(gòu)。

　　這一架構(gòu)通過將計(jì)算和參數(shù)解耦，在保證模型效果的同時(shí)，有效解決了推理過程中的訪存問題，為人工智能領(lǐng)域帶來了新的突破。

　　據(jù)了解，UltraMem架構(gòu)巧妙地將計(jì)算與參數(shù)分離，不僅確保了模型的卓越性能，更針對(duì)推理過程中的訪存瓶頸提出了革命性解決方案。

　　這一設(shè)計(jì)直擊要害，有效應(yīng)對(duì)了混合專家(MoE)模型在推理階段長(zhǎng)期遭遇的高訪存成本挑戰(zhàn)，該挑戰(zhàn)以往極大地限制了MoE模型的廣泛應(yīng)用。

　　得益于其獨(dú)到的架構(gòu)設(shè)計(jì)，UltraMem顯著提升了推理速度，相較于傳統(tǒng)MoE架構(gòu)，提升幅度驚人地達(dá)到了2至6倍。更令人振奮的是，該架構(gòu)還實(shí)現(xiàn)了推理成本的大幅度削減，最高降幅可達(dá)83%。

　　實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)彰顯了UltraMem架構(gòu)的強(qiáng)大實(shí)力：在訓(xùn)練規(guī)模達(dá)到2000萬value的條件下，UltraMem模型在同等級(jí)別的計(jì)算資源上，展現(xiàn)了業(yè)界頂尖的推理速度和性能表現(xiàn)。這一突破為構(gòu)建規(guī)模達(dá)到數(shù)十億value或expert的模型鋪平了道路，預(yù)示著人工智能領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀�加高效、�?jīng)濟(jì)的新發(fā)展模式。