快科技10月20日消息,據(jù)媒體報(bào)道,NVIDIA的新研究可能徹底改變AI的未來(lái),其研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為歸一化Transformer(nGPT)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
這一架構(gòu)在超球面(hypersphere)上進(jìn)行表示學(xué)習(xí),能夠顯著提升大型語(yǔ)言模型(LLM)的訓(xùn)練速度,高可達(dá)20倍,同時(shí)保持了模型的精度。
nGPT架構(gòu)的核心在于將所有向量,包括嵌入、多層感知機(jī)(MLP)、注意力矩陣和隱藏狀態(tài),歸一化為單位范數(shù)。
這種歸一化處理使得輸入的token在超球面表面上移動(dòng),每一層模型都通過(guò)位移來(lái)貢獻(xiàn)終的輸出預(yù)測(cè)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,nGPT在訓(xùn)練時(shí)所需的步驟比標(biāo)準(zhǔn)Transformer模型減少了4到20倍,具體加速效果取決于序列長(zhǎng)度。
例如,在1k上下文中,訓(xùn)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(yōu)化路徑從超球面上的點(diǎn)開(kāi)始,通過(guò)位移來(lái)貢獻(xiàn)終的輸出預(yù)測(cè),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(xùn)練速度,還增強(qiáng)了模型的穩(wěn)定性。
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