投资者提问:
请问非attention机制大模型通俗的说是啥意思?
董秘回答(岩山科技SZ002195):
您好,感谢对公司的关注。 Attention机制是一种能让模型对关键信息重点关注并充分学习吸收的技术,也就是把注意力集中放在重要的点上,而忽略其他不重要的因素。ChatGPT等都利用了Transformer架构,其核心技术之一就是Attention机制。标准的Attention机制的计算复杂度为O(n^2∙d)(其中n表示序列长度、d表示特征维度,^2指平方)。标准Attention机制的复杂度随序列长度呈2次方增长。通常来说Transformer架构具有训练周期较长、应用成本过高、高机器幻觉表达等缺陷,在实际应用中需要的高算力和高成本让不少中小型企业望而却步。 针对Transformer架构的上述缺陷、以及不同行业对于高效能、低能耗AI大模型需求的不断增长,公司旗下岩芯数智研发团队意识到从零开始设计大模型的必要性,并推出了国内首个非Attention机制大模型—Yan 1.0模型。Yan架构没有基于Attention机制,也没有基于RNN(指Recurrent Neural Network,循环神经网络)等序列模型,而是通过完全自研的记忆算子及特征关联函数,将计算复杂度从标准Attention机制的O(n^2∙d)降低为O(n∙d)(线性复杂度),从而提高了Yan架构模型的训练效率和收敛速度。 谢谢。
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