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原标题:昂贵LLM的救星?Nature新研究提出新型忆阻器,比Haswell CPU高效460倍
关键字:矩阵,模型,论文,电导,电路
文章来源:机器之心
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内容摘要:
机器之心报道
编辑:Panda前些天,OpenAI 发布了 ο1 系列模型,它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高,以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量:每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息,给 o1-mini 发送 50 条消息。
实在是少!
为了降低 LLM 的使用成本,研究者们已经想出了各式各样的方法。有些方法的目标是提升模型的效率,比如对模型进行量化或蒸馏,但这种方法往往也伴随着模型性能的下降。另一种思路则是提升运行这些模型的硬件——英伟达正是这一路线的推动者和受益者,但该公司的主要策略还是提升 GPU 的性能;另一些研究者则正在探索针对 AI 构建高效高性能的新型硬件体系。忆阻器(memristor)便是其中一个重要的研究方向。
忆阻器是一种电子元件,其能够限制或调节电路中电流的流动,并且可以记忆之前通过的电荷量。忆阻器在许多实际应用中具有重要意义,原因之一是其具备非易失性特性,即在断电情况下仍能保持记忆,这使得其在无电源或电源中断时依然能够持续使用。忆阻器被认为是和电阻器、电容器、电
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