近期，字節(jié)跳動豆包大模型Foundation團隊在人工智能領(lǐng)域取得了突破性進展，推出了一種名為UltraMem的稀疏模型架構(gòu)。這一創(chuàng)新架構(gòu)成功地將計算與參數(shù)解耦，有效解決了模型推理過程中的訪存瓶頸問題，同時保持了模型的優(yōu)異性能。
UltraMem架構(gòu)的推出，主要針對當前混合專家（MoE）模型在推理時面臨的高額訪存成本問題。據(jù)團隊介紹，UltraMem通過其獨特的設(shè)計，實現(xiàn)了推理速度的大幅提升，相較于傳統(tǒng)的MoE架構(gòu)，速度提高了2至6倍，推理成本更是最高可降低83%。這一成果無疑為人工智能模型在實際應(yīng)用中的高效推理提供了新的解決方案。
實驗數(shù)據(jù)進一步驗證了UltraMem架構(gòu)的優(yōu)越性。在訓練規(guī)模達到2000萬value的條件下，UltraMem模型在同等計算資源下，不僅實現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的推理速度，還保持了出色的模型性能。這一表現(xiàn)為構(gòu)建更大規(guī)模、更復雜的人工智能模型，如數(shù)十億級別的value或expert模型，開辟了新的道路。
值得注意的是，UltraMem架構(gòu)在保證高效推理的同時，還超越了MoE模型在效果上的表現(xiàn)。在參數(shù)和激活條件相同的情況下，UltraMem展現(xiàn)出了更優(yōu)的模型性能。在常見的batch size規(guī)模下，UltraMem的訪存成本幾乎與同計算量的Dense模型相當，這一特性使得UltraMem在實際應(yīng)用中更具競爭力。
UltraMem架構(gòu)的推出，是字節(jié)跳動豆包大模型Foundation團隊在人工智能領(lǐng)域不斷探索和創(chuàng)新的結(jié)果。這一成果不僅解決了當前模型推理過程中的關(guān)鍵問題，還為未來人工智能模型的發(fā)展提供了新的思路和方向。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展，UltraMem架構(gòu)有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展。
