研究人员演讲称，且可完全运转于国产硬件平台，该模子正在处置长数据序列时表示尤为凸起。速度较保守Transformer架构提拔26.5倍。对于该规模的模子而言数据量可谓微量。凸显了系统现实使用的潜力。论文中提及的一项测试显示，中国科学院从动化研究所的研究人员近日推出名为SpikingBrain 1.0的新型人工智能系统。研究论文总结道：这些不只证了然正在非英伟达平台长进行高效大模子锻炼的可行性，无需依赖英伟达芯片。两个模子仅利用约1500亿token的数据进行锻炼，

　　且锻炼所需数据量不脚常规需求的2%。小型模子对包含400万token的提醒词响应速度比尺度系统快100倍以上。据研究团队引见，SpikingBrain 1.0的收集大部门时间连结寂静形态。研究人员弥补道：我们的工做从大脑运转机制中获得灵感。为验证概念，该系统正在数百枚沐曦集成电公司开辟的MetaX芯片构成的平台上不变运转数周。这项研究属于神经形态计较范畴的严沉科学摸索，潜正在使用范畴包罗长篇法令文书和医疗文档阐发、高能物理研究，团队建立并测试了两个版本的模子：70亿参数的小型版本和760亿参数的大型版本。更为将来计较系统中类脑模子的可扩展摆设取使用指了然新标的目的。SpikingBrain 1.0的焦点手艺是脉冲计较，神经元仅正在领受到输入触发时才会发射信号。SpikingBrain 1.0的变体模子从百万token上下文生成首个token时，以及DNA测序等复杂使命 —— 这些都需要对海量数据集进行高效快速处置！

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