要約:
- AI言語モデルの効率的な実行方法を開発
- 行列乗算を排除し、GPUチップの加速を再設計
- MatMulを使用せずに2.7 billionパラメータモデルを作成
- FPGAチップを使用して効率的なモデルを実行
- MatMul操作が不可欠とされる従来のモデルに挑戦
感想:
行列乗算を排除した新しいAI言語モデルの実行方法は、環境への影響と運用コストに深い影響を及ぼす可能性があります。MatMulを使用せずに高性能なモデルを構築するアプローチは画期的であり、将来的には効率的でハードウェアにやさしいアーキテクチャの開発を促す可能性があります。従来のパラダイムに挑戦するこの研究は、大規模な言語モデルをよりアクセスしやすく、効率的で持続可能なものにする可能性があります。