革命新架构掀翻Transformer！无限上下文处理，2万亿token碾压Llama 2

文章摘要

【关 键 词】 革命性、架构、无限上下文、训练效率、模型性能

新智元报道了Meta、南加州大学（USC）、CMU和UCSD联合提出的革命性新架构Megalodon，旨在处理无限上下文，并在2万亿token训练任务中超越了Llama2-7B，展现出非凡的效率。Megalodon的设计旨在解决Transformer在处理长上下文时的限制，如二次复杂度和长度外推能力弱。该架构实现了高效训练和推理，同时保持恒定的KV缓存。在70亿参数和2万亿训练token任务中，Megalodon的训练效率和准确率均超过了Transformer，标志着AI领域的重大飞跃。网友和专家对Megalodon的出现表示了高度关注和赞赏，认为其无限上下文长度模拟了人类认知，是AGI的基础。Megalodon的设计包括复杂指数移动平均（CEMA）组件、时间步归一化层等创新技术，以提高模型处理复杂数据和序列数据的能力。实验评估显示，Megalodon在各种任务中表现优异，包括Long Range Arena、语音分类、图像分类和语言建模等。研究者总结了在大模型时代进行模型架构研究的经验教训，强调了在相同数据条件下比较不同架构的重要性，以及对大模型进行充分训练的必要性。他们指出，针对架构差异较大的模型，传统的基于flops的比较方法可能不再适用，而应更注重数据学习效率和计算效率的比较。在大模型时代，新算法的开发已经与系统工程高度结合。Megalodon的出现代表了AI领域的重要进展，为计算效率和性能带来了新的可能性。

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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 gpt-3.5-turbo-0125
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

OpenAI ChatGPT

ChatGPT是OpenAI公司开发的一种大型语言模型。它是一种基于Transformer架构的深度学习模型，可以对语言进行建模和生成。它可以处理问答、对话生成、文本生成等多种任务。