快科技10月20日消息,據媒體報道,NVIDIA的新研究可能徹底改變AI的未來,其研究團隊提出了一種名為歸一化Transformer(nGPT)的新型神經網絡架構。
這一架構在超球面(hypersphere)上進行表示學習,能夠顯著提升大型語言模型(LLM)的訓練速度,高可達20倍,同時保持了模型的精度。
nGPT架構的核心在于將所有向量,包括嵌入、多層感知機(MLP)、注意力矩陣和隱藏狀態,歸一化為單位范數。
這種歸一化處理使得輸入的token在超球面表面上移動,每一層模型都通過位移來貢獻終的輸出預測。
實驗結果表明,nGPT在訓練時所需的步驟比標準Transformer模型減少了4到20倍,具體加速效果取決于序列長度。
例如,在1k上下文中,訓練速度提高了4倍;在4k上下文中,提高了10倍;而在8k上下文中,更是提高了20倍。
研究人員指出,nGPT的優化路徑從超球面上的點開始,通過位移來貢獻終的輸出預測,其中位移量由MLP和注意力模塊定義。
這種方法不僅提高了訓練速度,還增強了模型的穩定性。
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