元AI的可扩展内存层：AI效率和性能的未来
人工智能（AI）以前所未有的速度发展，大规模模型达到了新的智能和能力水平。从早期的神经网络到当今的高级体系结构，例如GPT-4，Llama和其他大型语言模型（LLMS），AI正在改变我们与技术的互动。这些模型可以处理大量数据，生成类似人类的文本，协助[…]元AI的可扩展记忆层：AI效率和性能的未来首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI人工智能（AI）以前所未有的速度发展，大规模模型达到了新的智能和能力水平。从早期的神经网络到当今的高级体系结构，例如GPT-4，Llama和其他大型语言模型（LLMS），AI正在改变我们与技术的互动。这些模型可以处理大量数据，产生类似人类的文本，协助决策并增强各行业的自动化。但是，随着人工智能变得更加强大，在没有达到性能和记忆瓶颈的情况下有效地扩展这些模型的主要问题。
神经网络 gpt-4 Llama 大语言模型（LLMS）多年来，深度学习一直依赖传统的密集层，其中一个层中的每个神经元与下一层的每个神经元有关。该结构使AI模型能够学习复杂的模式，但成本很高。随着模型的增长，参数的指数增加会导致较高的GPU/TPU记忆需求，较长的训练时间和大量的能耗。 AI Research Labs投资了数百万美元，以跟上计算需求，从而对高性能硬件进行投资。
深度学习meta ai正在使用可扩展的内存层（SML）正面解决这一挑战，这是一种旨在克服密集层效率低下的深度学习方法。 SML并没有将所有学习的信息嵌入固定重量参数中，而是引入外部存储系统，仅在需要时检索信息。从内存存储中进行计算的这种分离大大降低了计算开销，从而提高了可扩展性，而无需过多的硬件资源消耗。
meta ai 可扩展的内存层（SMLS），