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矩阵乘法（MatMul）是深度学习中的主要计算瓶颈，尤其在ChatGPT等 Transformer模型中， 矩阵乘法的运行时长约占其总运行时长的45-60%， 解决这一挑战对发展更经济的大模型具有重要意义。 为此， 加 州大学的研究人员在论文 《 Scalable MatMul-free Language Modeling（可扩展的无矩阵乘法语言模型构建）》 中 试图通过消除矩阵 乘法来构建 更便宜、耗能更少的语言模型 ， 这将有助于解决 当今大 语言模型所面临的环境负担高和经济效益低的问题。 基于该论文，本文作者Devansh在多个维度对无矩阵乘法语言模型的影响进行了深入分析。 （本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。来源：https://artificialintelligencemadesimple.substack.com/p/beyond-matmul-the-new-frontier-of） 作者｜Devansh OneFlow编译 翻译｜张雪聃 题图由 SiliconCloud 平台生成 1 摘要 (类似的表格将在会接下来的技术解析
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