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在人工智能领域,随着模型规模的不断扩大,推理成本和访存效率已成为制约大模型广泛应用的关键瓶颈。传统方法如moE(mixture of Experts)虽然通过稀疏激活机制成功实现了计算和参数的解耦,但在推理场景下,其高昂的访存成本和较慢的速度却成为了不可忽视的问题。近日,字节跳动豆包大模型团队提出的Ultramem架构,为这一难题提供了全新的解决方案,并在IcLR 2025上得到了认可。本文将深入探讨Ultramem的创新之处,以及它如何引领大模型推理的未来。

Ultramem:高效推理的新纪元

Ultramem是一种将计算和参数解耦的稀疏模型架构,它在保证模型效果的前提下,显着解决了推理时的访存问题。相较于moE,Ultramem在推理速度上实现了2-6倍的提升,推理成本最高可降低83%。这一突破性的成果,无疑为构建大规模语言模型(LLm)提供了有力的支持。

在transformer架构下,模型的性能与其参数数量和计算复杂度密切相关。然而,随着LLm规模的不断增大,推理成本急剧增加,速度变慢,成为制约其广泛应用的关键因素。moE架构虽然通过稀疏激活机制降低了计算量,但在推理时,较小的batch size会激活全部专家,导致访存急剧上升,推理延迟大幅增加。而Ultramem则通过一系列创新设计,有效解决了这一问题。

Ultramem的创新之处

Ultramem的创新主要体现在三个方面:优化模型结构、优化value检索方式以及隐式扩展稀疏参数。

首先,在模型结构上,Ultramem借鉴了pKm(product Key memory)的设计,但对其进行了改进。pKm的memory layer只有一层,插在整个transformer的中间层,这对大规模训练并不友好。Ultramem则拆分出多个小memory layer,以固定的间隔分布在transformer layer中,并增加了skip-layer操作。这使得模型可以并行地执行memory layer的访存操作和transformer layer的计算,从而提高了推理效率。

其次,在value检索方式上,Ultramem采用了更复杂的乘法方法tucker deposed query-Key Retrieval(tdqKR)。这一方法受启发于tucker deposition,通过组合乘加行score和列score,提高了value检索的复杂度,从而优化了模型效果。

最后,在隐式扩展稀疏参数方面,Ultramem提出了Implicit Value Expansion(IVE)方法。该方法通过引入virtual memory和physical memory的概念,隐式地扩展了稀疏参数的数量,从而提高了模型的性能。同时,由于IVE方法中没有非线性操作,因此可以与physical memory table进行融合,生成全新的memory table,进一步降低了显存和部署成本。

Ultramem的实验验证与性能评估

为了验证Ultramem的有效性,研究团队在多个尺寸的激活参数上进行了广泛实验。实验结果表明,Ultramem在680m和1.6b的激活参数上具有显着的效果优势。随着稀疏参数的增加,Ultramem的效果和推理速度均表现出良好的扩展性。

此外,研究团队还进行了消融实验,以探究Ultramem各项改进对模型性能的影响。实验结果表明,通过逐渐增加一些技巧和上文提出的结构改进,Ultramem能够显着降低c4 validation loss,同时稀疏参数和计算量几乎不变。

Ultramem的应用前景与挑战

Ultramem的提出,为开发更高效和可扩展的语言模型提供了一个有希望的方向。它不仅能有效地应用于对延迟要求较高的推理场景(如代码补全),还能在通用场景下展现出显着的速度优势。然而,Ultramem的技术演进仍存在若干值得探索的方向。例如,如何高效优化稀疏参数、如何提升稀疏模型推理能力、如何更优地激活稀疏参数等,都是后续研究的重要切入点。

总的来说,Ultramem作为一种全新的稀疏模型架构,通过一系列创新设计,成功解决了大模型推理时的访存问题,实现了推理速度和成本的双重突破。它的提出,不仅为构建大规模语言模型提供了有力的支持,也为人工智能领域的未来发展开辟了新的道路。我们期待看到更多像Ultramem这样的创新成果不断涌现,共同推动人工智能技术的不断进步。

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