相信很多大家對AMD發(fā)布首個AI小語言模型：6900億token、推測解碼提速3.88倍還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

10月1日消息，AMD發(fā)布了自己的首個小語言模型(SLM)，名為AMD-135M”。

相比于越來越龐大的大語言模型(LLM)，它體積小巧，更加靈活，更有針對性，非常適合私密性、專業(yè)性很強(qiáng)的企業(yè)部署。

AMD-135小模型隸屬于Llama家族，有兩個版本：

一是基礎(chǔ)型AMD-Llama-135M”，擁有多達(dá)6700億個token，在八塊Instinct MIM250 64GB加速器上訓(xùn)練了六天。

二是延伸型AMD-Llama-135M-code”，額外增加了專門針對編程的200億個token，同樣硬件訓(xùn)練了四天。

創(chuàng)建與部署流程

它使用了一種名為推測解碼”(speculative decoding)的方法，通過較小的草稿模型，在單次前向傳播中生成多個候選token，然后發(fā)送給更大的、更精確的目標(biāo)模型，進(jìn)行驗(yàn)證或糾正。

這種方法可以同時生成多個token，不會影響性能，還可以降低內(nèi)存占用，但因?yàn)閿?shù)據(jù)交易更多，功耗也會增加。

AMD還使用AMD-Llama-135M-code作為CodeLlama-7b的草案模型，測試了推測解碼使用與否的性能。

比如在MI250加速器上，性能可提升最多約2.8倍，銳龍AI CPU上可提升最多約3.88倍，銳龍AI NPU上可提升最多約2.98倍。

推測解碼

AMD-135M小模型的訓(xùn)練代碼、數(shù)據(jù)集等資源都已經(jīng)開源，遵循Apache 2.0。

按照AMD的說法，它的性能與其他開源小模型基本相當(dāng)或略有領(lǐng)先，比如Hellaswag、SciQ、ARC-Easy等任務(wù)超過Llama-68M、LLama-160M，Hellaswag、WinoGrande、SciQ、MMLU、ARC-Easy等任務(wù)則基本類似GTP2-124MN、OPT-125M。

以上就是關(guān)于【AMD發(fā)布首個AI小語言模型：6900億token、推測解碼提速3.88倍】的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有幫助！

　　免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，與本網(wǎng)站立場無關(guān)。財經(jīng)信息僅供讀者參考，并不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險自擔(dān)。 如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！