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2025-12-16
据报道,字节跳动豆包大模型Foundation团队近日宣布了一项重要创新成果——UltraMem稀疏模型架构。
这一架构通过将计算和参数解耦,在保证模型效果的同时,有效解决了推理过程中的访存问题,为人工智能领域带来了新的突破。
据了解,UltraMem架构巧妙地将计算与参数分离,不仅确保了模型的卓越性能,更针对推理过程中的访存瓶颈提出了革命性解决方案。
这一设计直击要害,有效应对了混合专家(MoE)模型在推理阶段长期遭遇的高访存成本挑战,该挑战以往极大地限制了MoE模型的广泛应用。
得益于其独到的架构设计,UltraMem显著提升了推理速度,相较于传统MoE架构,提升幅度惊人地达到了2至6倍。更令人振奋的是,该架构还实现了推理成本的大幅度削减,最高降幅可达83%。
实验数据彰显了UltraMem架构的强大实力:在训练规模达到2000万value的条件下,UltraMem模型在同等级别的计算资源上,展现了业界顶尖的推理速度和性能表现。这一突破为构建规模达到数十亿value或expert的模型铺平了道路,预示着人工智能领域将迎来更加高效、经济的新发展模式。

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