谷歌提出深度混合：使 AI 模型速度提高 50%

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原标题：谷歌提出深度混合：使 AI 模型速度提高 50%
关键字：模型,层级,资源,方法,序列
文章来源：AI范儿
内容字数：3001字

内容摘要：

点击上方蓝字关注我们“本文介绍了一种名为”深度混合”的创新方法，旨在解决基于Transformer的语言模型在处理长序列或复杂任务时面临的计算资源分配问题。该方法通过动态分配计算资源到特定的位置和层级上，使得模型能够更专注于对任务重要的信息，并减少对不相关信息的计算开销。实验结果表明，深度混合方法在保持性能的同时，能够显著提高模型的效率并降低其对计算资源的需求，为语言模型优化提供了新的思路。在自然语言处理领域，基于Transformer的语言模型因其出色的性能而广受关注。然而，这些模型在处理长序列或复杂任务时，往往会面临计算资源分配不均的问题。为了解决这一问题，研究人员提出了一种名为”深度混合”（Mixture-of-Depths）的新方法。本文将探讨该方法所面临的问题，并解释其背后的原理和优势。
问题背景在传统的基于Transformer的语言模型中，每个输入序列的每个位置都会被分配相同的计算资源（FLOPs）。这意味着，无论该位置对整个序列的重要性如何，都会进行相同的计算操作。这种均匀的计算资源分配方式可能导致资源浪费，特别是在处理包含大量冗余信息的长序列时。
此外，传统Trans

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