英伟达推出归一化Transformer,革命性提升LLM训练速度

描述

  英伟达团队近日在AI领域投下了一枚震撼弹,他们提出了一种全新的神经网络架构——归一化Transformer(nGPT)。这一创新架构基于超球面(hypersphere)进行表示学习,为AI领域带来了新的突破。

  相较于传统的Transformer架构,nGPT在保持原有精度的同时,直接将大型语言模型(LLM)的训练速度提升了高达20倍。这一显著的性能提升,无疑将极大地推动AI技术的发展和应用。

  在nGPT中,所有的向量(包括嵌入向量、多层感知机(MLP)向量、注意力矩阵向量以及隐藏状态向量)都被归一化为单位范数(unit norm)。这一设计不仅简化了模型训练过程,还提高了模型的稳定性和泛化能力。

  英伟达团队的这一创新成果,无疑为AI领域注入了新的活力。nGPT架构的提出,不仅将推动AI技术的进一步发展,还将为各种应用场景提供更加高效、准确的解决方案。

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分