主要观点总结
本文报道了一项研究，该研究成功实现了首个可扩展的 MatMul-free 语言模型（MatMul-free LM）。该模型通过消除神经网络中的矩阵乘法（MatMul）操作，显著提高了计算效率和内存使用。研究团队在多个模型尺寸上测试了这种新方法，并展示了其在性能和内存消耗方面的优势。该研究还具有潜力扩展到大模型，并且已经在 FPGA 上构建了硬件解决方案以进一步加速推理过程。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
随着深度学习的快速发展，矩阵乘法（MatMul）在神经网络操作中的主导地位一直备受关注。然而，MatMul占据了大量的计算开销，特别是在大型语言模型（LLM）中。为了解决这个问题，研究者们一直在寻求替代方案。
关键观点2: 主要贡献
该研究构建了首个可扩展的 MatMul-free 语言模型，通过用元素级操作替代传统的矩阵乘法，实现了更高的计算效率和内存使用。该模型在多个模型尺寸上进行了测试，并展示了其在性能和内存消耗方面的优势。
关键观点3: 方法介绍
该研究采用了一种新的策略，使用初等运算（如加法）代替传统的矩阵乘法。此外，还使用了二值或三值化量化技术来进一步减少计算复杂性。在自注意力机制方面，该研究优化了门控循环单元（GRU），使其仅依赖于元素级乘积。
关键观点4: 实验结果
实验结果表明，MatMul-free 语言模型在性能上与传统的大型语言模型（LLM）相当，但在计算效率和内存使用方面更具优势。此外，该研究还展示了 MatMul-free 语言模型在扩展定律方面的优势，随着模型规模的增加，其与全精度Transformer之间的性能差距逐渐缩小。
关键观点5: 硬件实现
为了进一步提高推理过程的效率，研究团队在 FPGA 上构建了一种自定义硬件解决方案。该解决方案以较低的功耗处理了大规模的模型，并展示了在内存使用和延迟方面的显著优势。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 让语言模型「轻装上阵」。 一直以来，矩阵乘法（MatMul）稳居神经网络操作的主导地位，其中很大原因归结为 GPU 专门针对 MatMul 操作进行了优化。这种优化使得 AlexNet 在 ILSVRC2012 挑战赛中一举胜出，成为深度学习崛起的历史性标志。 在这当中，有个值得注意的点是，AlexNet 利用 GPU 来提高训练速度，超越了 CPU 的能力，至此，GPU 的加入使得深度学习仿佛赢得了「硬件彩票」。 尽管 MatMul 在深度学习中很流行，但不得不承认的是它占据了计算开销的主要部分，主要表现为 MatMul 在训练和推理阶段消耗大部分执行时间和内存访问。 目前为止，研究者已经开始借助其他更简单的操作替代 MatMul，主要有两种。 第一种策略是使用初等运算代替 MatMul，例如，在卷积神经网络 (CNN) 中，用有符号加法代替乘法； 第二种方法是使用
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