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无矩阵乘法LLM - 一个来自线性Transformer的视角
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无矩阵乘法LLM - 一个来自线性Transformer的视角 论文:Scalable MatMul-free Language Modeling 链接:https://arxiv.org/pdf/2406.02528 内容大纲 1. 背景: - 无乘法网络 - 线性注意力机制 2. 无乘法语言模型组件介绍 - 线性无乘法token mixer - 三值化channel mixer与fused结构 3. 深入分析无乘法token mixer 4. 实验 1. Downstream benchmark 2. Fused BitNet 的速度 个人简介 朱芮捷是加州大学圣克鲁兹分校(UCSC)计算机工程专业的一年级博士生,他于2023年秋季开始在UCSC攻读博士学位,此前在中国电子科技大学获得学士学位。他的深度学习研究始于脉冲神经网络。在本科期间,他曾参与多个知名开源神经形态项目,包括snnTorch和SpikingJelly。随着研究兴趣的扩展,他将重点转向高效语言模型。他加入了RWKV(首个基于RNN的语言模型)的开发团队,并开发了SpikeGPT和Matmul-free LM。目前,他的研究主要聚焦于通过高效推理的视角来扩展模型规模。他对神经网络架构、语言模型优化以及高效计算方法等领域有兴趣。
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