DeepMind研究实现Transformer模型动态计算优化
talkingdev • 2024-04-05
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现代变压器模型在处理数据时，每个数据单元都使用相同的预测计算量，但事实上，不同数据单元的预测难度差异很大。DeepMind的最新研究突破了这一限制，允许模型在生成过程中根据数据单元的难易程度提前退出，从而减少了对简单数据单元的计算资源消耗。这一技术的应用使得在保持生成性能不变的情况下，计算量减少了50%，有效地实现了动态计算资源分配，为固定最大计算资源下的高效模型运算开辟了新路径。
核心要点
- DeepMind的技术研究能够在生成过程中动态调整计算量
- 模型现在可以根据数据单元的预测难度提前退出，减少计算资源消耗
- 该技术可实现在性能不变的情况下减少50%的计算量