性能高于Transformer模型1.7-2倍,彩云科技发布基于DCFormer架构通用大模型云锦天章

2017年,谷歌发布《Attention Is All You Need》论文,首次提出Transformer架构,掀开了人工智能自然语言处理(NLP)领域发展的全新篇章。Transformer架构作为神经网络学习中最重要的架构,成为后来席卷全球的一系列通用大模型如ChatGPT、Gemini的底层技术支撑。而提升Transformer的运行效率也成为人工智能领域的研究热点,2024年4月,谷歌最近一次更新了Transformer架构,提出了Mixture-of-Depths(MoD)方法,使得训练后采样过程中提速50%,成为Transformer架构提速升级的又一重要事件。

同样在今年,一家来自国内的人工智能企业彩云科技,在国际机器学习领域的顶级会议ICML(国际机器学习大会)上,发布全新大模型论文《Improving Transformers with Dynamically Composable Multi-Head Attention》。在该论文中,彩云科技团队首次发布DCFormer架构,并在基于DCFormer打造的模型DCPythia-6.9B上,实现了在预训练困惑度和下游任务评估上都优于开源Pythia-12B。这意味着,DCFormer模型在性能上,实现了对Transformer模型1.7-2倍的提升。

11月13日,彩云科技在北京总部与媒体进行一场主题为"From Paper to App"的沟通会。会上,彩云科技CEO袁行远,就通用大模型未来进化之路,与人工智能的落地场景等热点话题进行了交流,并正式推出了首款基于DCFormer架构开发的通用大模型云锦天章,与此同时,彩云科技旗下AI RPG平台彩云小梦,也成为首款基于DCFormer架构开发的AI产品。

只有模型效率和智能度提升 才能实现真正的AGI

沟通会现场,袁行远首先向参会者展示了一个ChatGPT o1的问答:"假设ChatGPT4每天响应用户约2亿个请求,消耗超过50万千瓦时的电力。假设全球网络都使用ChatGPT作为访问入口,ChatGPT每天消耗多少电力?另外按照这个速度发展下去,到2050年全球人工智能的耗电量会达到目前地球发电能力的多少倍?"ChatGPT o1给出的答案是,"到2050年,全球人工智能的耗电量可能会达到目前地球发电能力的8倍"。

同样的问题,在今年2月份的世界政府峰会上,英伟达CEO黄仁勋有更为夸张的表述,"假设计算机的速度永远不会变快,我们可能需要14个不同的行星、3个不同星系、4个太阳为这一切(AI)提供燃料。"AI对能源的强大需求在业内已经是共识,英伟达致力于通过提升硬件来提升AI效率,降低能耗;而袁行远则认为,改善大模型底层架构,提升人工智能运行效率,是改变AI能源困局的更优路径。

"Scaling Law告诉我们,随着算力的提升,模型更大、数据更多,模型效果会越来越好,但与之相应的,能耗也会越来越高,在Scaling Law失效,人工智能实现之前,或许我们地球的能源就已经无法支撑了。"袁行远表示,"没有效率的提升,AI就是镜花水月。"

彩云科技团队构建DCFormer框架,提出可动态组合的多头注意力(DCMHA),替换Transformer核心组件多头注意力模块(MHA),解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定,让它们可以根据输入动态组合,从根本上提升了模型的表达能力,由此实现了对Transformer架构1.7---2倍的性能提升。

今年的ICML会议上,彩云科技团队的3篇论文,在录用平均分为4.25-6.33的情况下,获得平均7分的高分,并成为国内唯二受邀参加维也纳ICML 2024登台演讲的企业,另一家则是华为。

袁行远表示:我们的工作表明,Transformer架构距离"理想模型架构"还有很大的提升空间,除了堆算力堆数据的"大力出奇迹"路线,模型架构创新同样大有可为。往小了说,在大模型领域,利用效率更高的模型架构,小公司也可以在与世界顶级人工智能企业的对抗中取得优势。往大了说,模型效率的提升,可以有效地降低人工智能升级迭代的成本,加速AI时代的到来。

云锦天章问世 首个基于DCFormer架构的通用大模型

作为国内最早做LLM(大语言模型)的公司之一,彩云科技在2017年就已经开始做NLP和大模型方面的工作。目前,彩云科技旗下有彩云天气、彩云小梦、彩云小译三款面向C端用户的AI产品,是国内为数不多能够实现盈利的人工智能公司。

"世界最强的小说续写通用模型。"沟通会上,袁行远向大家展示了首个基于DCFormer架构的通用大模型云锦天章。"这个成语是比喻文章极为高雅、华美,和我们的大模型想要实现的效果有共通之处。"袁行远介绍,云锦天章可以实现在虚构世界观的基础上,赋予小说人物编程、数学等基础能力,可以高速针对大量文字进行扩写、缩写,针对文章风格进行大容量更换,同时兼具其他模型的问答、数学、编程等基础能力。

而在应用端,拥有四百万用户的彩云小梦,也迎来了基于全新DCFormer架构的V.3.5版本。与之前的版本相比,彩云小梦V3.5整体流畅性和连贯性提升了20%,支持前文长度由2000字提升至10000字,故事背景设定最长长度高达10000字。"这意味着,在故事创作或者与人工智能对话中,人工智能能够记住之前发生的事情,记住之前故事里发生的细节,人物记得自己明确的目标,并且会根据剧情及时进行反思修正。在做到自主创作的同时,发散性收敛,不会天马行空,人物性格前后一致,故事逻辑性更强。"

"深度对话,超长记忆,逻辑清晰。"袁行远总结彩云小梦V3.5的特征,"我们的目标是为用户打造指尖伴侣定制梦境。"袁行远表示,彩云小梦的用户单次使用时长,累计使用时长在同类产品中都处于遥遥领先的地位,"对话超过400句,你会发现彩云小梦真正的魅力。"

袁行远介绍,公司接下来将继续加大对DCFormer的研究和投入:"一方面有打破'国外做技术层,国内做应用层'刻板印象的情怀所在,一方面也是为公司自有产品应对市场竞争,实现快速迭代升级和能力领先的现实需要。"

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