大语言模型架构

华为诺亚频域LLM「帝江」：仅需1/50训练成本，7B模型媲美LLaMA，推理加速5倍

“又西三百五十里曰天山，多金玉，有青雄黄，英水出焉，而西南流注于汤谷。有神鸟，其状如黄囊，赤如丹火，六足四翼，浑敦无面目，是识歌舞，实惟帝江也。”——《山海经》基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果，然而，Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大，特别是在长序列的场景中。此前，研究者们提出了线性 Transformer、Mamba、RetNet 等。这些方案可以大幅降低 Transformer 计算成本，并且取得媲美原有模型

4/3/2024 2:39:00 PM

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