字節豆包大模型團隊推出UltraMem稀疏架構
字節跳動豆包大模型Foundation團隊近期在稀疏模型架構領域取得了新突破，提出了一種名為UltraMem的新型架構。這一架構通過將計算和參數解耦，成功解決了模型推理過程中的訪存問題，為大規模模型的應用提供了有力支持。
據介紹，UltraMem架構針對MoE(Mixture of Experts，專家混合)模型推理時存在的高額訪存問題進行了優化。傳統MoE模型在推理時，由于需要頻繁訪問大量參數，導致推理速度受限，成本高昂。而UltraMem架構通過創新的稀疏設計，有效降低了模型推理時的訪存需求，從而大幅提升了推理速度。
具體來說，UltraMem架構的推理速度較傳統MoE架構提升了2-6倍，同時推理成本最高可降低83%。這一成果在保證模型效果的前提下，顯著提高了模型推理的效率和經濟效益，為大規模模型在實際場景中的應用開辟了新途徑。
UltraMem架構的提出，標志著字節跳動豆包大模型團隊在稀疏模型架構領域取得了重要進展。未來，該團隊將繼續致力于優化和完善稀疏模型架構，推動人工智能技術的進一步發展和應用。
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