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做投票的网站,wordpress分类目录seo标题,北京有名的设计公司,政务网站建设目的_意义DeepSeek与北大合作提出Engram模块#xff0c;将大模型的计算与记忆分离。传统模型用多层网络重建静态知识效率低下#xff0c;而Engram通过N-gram哈希实现O(1)时间复杂度的知识检索。实验显示#xff0c;相同参数下#xff0c;Engram…DeepSeek与北大合作提出Engram模块将大模型的计算与记忆分离。传统模型用多层网络重建静态知识效率低下而Engram通过N-gram哈希实现O(1)时间复杂度的知识检索。实验显示相同参数下Engram-27B全面超越MoE基线推理能力提升最显著(BBH5.0)。Engram剥离了静态知识重建任务释放了模型用于推理的有效深度且系统效率高100B参数表仅带来不到3%的开销。梁文锋又亲自署名了。上次是 mHC这次是Engram。DeepSeek 与北大合作的Engram论文梁文锋署名。大家都觉得大模型要更强就得更深。DeepSeek 说不对。你的前几层可能都在做无用功。他们发现大模型一直在用「算」来模拟「记」效率很低。比如「戴安娜王妃」模型要花六层网络才能认出来。六层深度就为了认出一个人名。这是浪费。于是 DeepSeek 做了个叫Engram的模块专门处理这种「本来查一下就行」的静态知识。相同参数、相同算力Engram-27B全面超过 MoE 基线。但最有意思的不是这个。提升最大的不是知识问答而是推理。两个主流推理测试BBH 5.0ARC-Challenge 3.7。但一个「记忆」模块为什么能提升推理能力01大模型在用「深度」换「记忆」举个例子。大模型是一层一层处理信息的。比如识别「Diana, Princess of Wales」这个实体时它得消耗好几层网络一层一层把「Diana」「Princess」「of」「Wales」这几个词拼成一个完整概念。第 1-2 层模型只知道「Wales」是英国一个地方。第 3 层开始意识到这可能是个头衔。第 4-5 层逐渐锁定「威尔士王妃」。第 6 层终于确定是戴安娜王妃。模型识别「Diana, Princess of Wales」的过程从第 1 层到第 6 层概念逐渐清晰。这件事的本质是什么用计算来模拟查表。模型在运行时「重建」了一个本可以直接查的静态知识。DeepSeek 说语言建模其实包含两种不同的子任务组合推理和知识检索。前者需要深度计算后者只需要简单查找。但 Transformer 把两件事混在一起处理了。结果就是模型的前几层被大量用于「重建」静态知识真正用于复杂推理的有效深度被压缩了。02给大模型装一个 N-gram 记忆模块DeepSeek 的解法是把「算」和「记」分开专门用一个模块处理静态知识检索。这个模块叫Engram本质上是对 N-gram 的现代化改造。N-gram 是 NLP 的老朋友。把连续的 N 个词看作一个整体用它来预测下一个词。这种方法在深度学习时代被认为「过时」了因为只能捕捉局部依赖。但 DeepSeek 的洞察是对于很多静态知识局部依赖就够了。「Alexander the Great」「四大发明」「张仲景」这些固定搭配不需要复杂推理只需要快速匹配。Engram模块的工作流程从 N-gram 哈希到嵌入检索再到门控融合。Engram是这么工作的。先从输入序列里提取 2-gram 和 3-gram。比如「the Great」就提取 (the, Great) 这个二元组。然后用哈希函数把它映射到一个巨大的嵌入表里取出对应的向量。这个过程是 O(1) 常数时间查找不需要任何计算。最后用一个门控机制决定要不要用这个向量。如果上下文表明这个 N-gram 是有意义的比如确实在讨论亚历山大大帝就把它融入隐藏状态。如果不是比如「the Great Wall」里的「the Great」门控会把它压下去。几个关键设计。检索是确定性的。输入 token 一定要查哪些嵌入就定了不用等隐藏状态算出来。这意味着可以提前预处理。参数规模可以很大。论文里Engram的嵌入表最大做到 100B全放主机内存通过 PCIe 传输推理速度影响不到 3%。位置有讲究。不是放第一层而是第 2 层和第 15 层。太浅上下文不够门控不准。太深静态知识已经被前面的层重建完了Engram就没用了。03U 形曲线和意外的推理提升有了Engram一个自然的问题是参数预算怎么分配多少给 MoE 专家多少给Engram记忆DeepSeek 做了一组扫参实验发现了一条 U 形曲线。100% 给 MoE效果不是最优。0% 给 MoE也就是纯Engram效果很差模型丧失了动态推理能力。最优点在 75-80% 给 MoE20-25% 给Engram。这说明 MoE 和Engram是互补的。一个擅长条件计算一个擅长静态查找。也说明纯 MoE 方案是次优的。当前主流大模型把所有稀疏容量都给了专家路由但实际上有 20-25% 更适合做静态记忆。按这个分配DeepSeek 训练了Engram-27B和MoE-27B对比。严格等参数、等算力。Engram-27B与MoE-27B的全面对比推理和知识任务均有提升。知识类任务提升在预期内。MMLU 3.4CMMLU 4.0。代码和数学也有提升。HumanEval 3.0MATH 2.4。但推理类任务提升更大。BBH 5.0ARC-Challenge 3.7DROP 3.3。04Engram 相当于增加了模型的有效深度论文用两个工具分析了Engram的内部机制。第一个是 LogitLens。原理是把每一层的隐藏状态直接投影到词表上看模型在这一层「认为」下一个词是什么。通过对比不同层的预测和最终预测可以看出模型在哪一层「想明白」了。Engram模型在早期层就达到了更接近最终预测的状态。它更早地「想明白」了。LogitLens 和 CKA 分析Engram的第 5 层约等于 MoE 的第 12 层。第二个是 CKA用来衡量两个模型在不同层的表示相似度。分析发现Engram-27B的第 5 层和MoE-27B的第 12 层最像。换句话说Engram的浅层在功能上等价于 MoE 的深层。因为Engram把静态知识的重建任务从网络里剥离出去了模型的前几层不用再花精力识别「Diana, Princess of Wales」这种固定实体。这些层被释放出来可以更早开始做真正的推理。Engram并没有直接提升推理能力而是通过减少「浪费」间接增加了模型用于推理的有效深度。论文还做了个验证。完全关掉Engram看各类任务性能下降多少。事实知识类的 TriviaQA只剩 29%。阅读理解类的 C3保留 93%。Engram确实主要承担知识存储阅读理解这种依赖上下文的任务主要还是靠 Transformer 本体Backbone。05长上下文也有优势除了推理Engram在长上下文任务上也有显著优势。论文的解释是Engram把局部依赖从注意力机制中剥离出去了注意力可以更专注于全局上下文。在 RULER 基准测试中Engram-27B的 Multi-Query NIAH 从 84.2 提升到 97.0Variable Tracking 从 77.0 提升到 89.0。长上下文任务对比Engram用 82% 的训练量追平了 MoE 基线。论文还做了个控制实验。拿一个只训练了 41k 步的Engram模型和完全训练了 50k 步的 MoE 模型对比。只用了 82% 训练量的Engram在长上下文任务上已经和 MoE 基线持平甚至更好。架构优势是内在的不只是「训练得更好」。06系统效率100B 参数表不到 3% 开销Engram还有个优势系统友好。MoE 的专家路由是动态的得先算出隐藏状态才能决定激活哪些专家。通信和计算是串行的。Engram的检索是确定性的输入 token 一定要查哪些嵌入就定了。这意味着可以在 GPU 算前几层的同时CPU 提前把后面要用的嵌入取好。论文做了个极端测试。把 100B 参数的嵌入表完全放主机内存走 PCIe。在 4B 和 8B 的 Dense 模型上推理吞吐量下降只有 1.9% 和 2.8%。知识可以存得很大只要主机内存够用。论文最后给了一组门控值的可视化验证Engram确实在识别和检索固定的语言模式。英文句子里门控在「the Great」「Bucephalus」这些位置激活。中文句子里「四大发明」「张仲景」「医圣」这些位置激活。门控激活热力图红色越深表示Engram越确定这是固定搭配。它确实在做它应该做的事。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 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