非+Transformer+架构的端侧大模型创新研究与应用-ROCK+AI

ROCKAI,CEO 02ROCKAI的端侧大模型的实践 03未来趋势工信部赛迪研究院数据显示，预计2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其IDC预测，2024年中国终端设备市场中，将有超过半数的设备在硬件层面具备针对AI计算任务的算力基础，至2027年，这一比例将进一步攀升至接近80%的水平。瑞银预计生成式AI智能手机出货量将从2023年的5000万部增长到2027年的5.83亿部，到2027年收入将达5130亿美元，未来面向广大C端用户的端侧大模型市场前景广阔。4342327354535432943434535433534545545544533394419244453335332811135441334155357行业主流的大语言模型架构局部创新算法的大模型架构，自研非Transformer架构的低我们还需要在方法层面取得一些根本性突破，才能弥合人工智能与人类之间的差ChatGPT、Gemini等大家熟悉的模型都是自回归大语言模型架构。虽然这些模我对于大脑如何实际获得梯度信息、是否通过某种近似反向传播机制或是完全不这个世界需要比Transformer更好的东西，我们所有人都希望它能被某种东西所取代，将我们带到一个新的性能高原。现在使用了太多的计算资源，做就像2+2，如果你将他输入到模型中，它就会使用一万亿个参数，我认为自适应计算是接下来必须出现的事情之一，我们需要知道在特定问题上应该花实现真正意义上的通用人工智能——即能像人类一样在多种任务上达到或超过人类表现的智能体，仅凭Transformer架构可能远远不够。AGI不仅需要理解并生成语言的能力，还要求具有抽象思考、因果推理、自我反思以及跨领域迁移学习等更复杂认知功能。当前2、减少不必要的神经网络参数参与模型的训练与推理，按需被使用。基于仿生神经元驱动的选择算法是一种类脑的激活机制，正如人类在开车时视觉皮层被大量激活，而在思考问题时逻辑换Transformer基于仿生神经元驱动的选择算法是一种类脑的激活机制，正如人类在开车时视觉皮层被大量激活，而在思考问题时逻辑MCSD整体架构如图一(a)所示，具有轻量级部署和快速推理能力，以解决主流Transformer的全局注意力机制使用矩阵乘法导致模型计算复杂度高，推理速度慢的问题。其中MCSD模块如图一(b)是MCSD模型的核心之处，通过斜率变换和指数衰减两个部分提取输入数据中的当前和历史信息，并进行位置感知的多通道特征融合。采用类脑的激活机制，实现基于仿生神经元驱动的选择算法，融合了生物启发式计算与人工智能领域的最新进展。通过模拟大脑中的神经元激活模式，能够更加有效地处理复杂数据和任务，显著提升了计算效率和精度，也为解决现实世界中的复杂问题提供了新的思路和工具。且支持CPU无损运行以及更低幻觉表达。吞吐首次耗时ARMCortex-A76芯片，4核2.4G频率Yan1.2多模态大模型离线部署在手机中也能流畅运行。可通过自然语言输入，Yan1.2可以理解并处理任务，为用户相比于传统语音助手，区别如下：超低算力部署Yan1.2多模态大模型，构建多模......模型训练22.8-2.7-2.6-2.5-2.4-2.3--2.2-2.1-2.0-20LLaMA7BLLaMA13BBaichuan7BRWKV44Byan2B100200300BillonofTokens20482048307240965120614471688192sequenceLengthTransformeryan4.04.55.015-5-30-35-25-45Batchsize2783模型推理说明：一个10亿参数量的模型，在本训练后直接本地推影响架构创新和应用技术创新。11/pdf/1412.7525.pdf22/pdf/133/pdf/1806.09077.pdf44/pdf/1608.05343.pdf55√√第一阶段Yan架构大模型，100%性能效率高于