第1362章 字节豆包UltraMem稀疏模型架构，推理成本最高可降低83％(第3页)

 此外，研究团队还进行了消融实验，以探究ultramem各项改进对模型性能的影响。实验结果表明，通过逐渐增加一些技巧和上文提出的结构改进，ultramem能够显着降低c4 validation loss，同时稀疏参数和计算量几乎不变。

 ultramem的应用前景与挑战

 ultramem的提出，为开发更高效和可扩展的语言模型提供了一个有希望的方向。它不仅能有效地应用于对延迟要求较高的推理场景（如代码补全），还能在通用场景下展现出显着的速度优势。然而，ultramem的技术演进仍存在若干值得探索的方向。例如，如何高效优化稀疏参数、如何提升稀疏模型推理能力、如何更优地激活稀疏参数等，都是后续研究的重要切入点。

 总的来说，ultramem作为一种全新的稀疏模型架构，通过一系列创新设计，成功解决了大模型推理时的访存问题，实现了推理速度和成本的双重突破。它的提出，不仅为构建大规模语言模型提供了有力的支持，也为人工智能领域的未来发展开辟了新的道路。我们期待看到更多像ultramem这样的创新成果不断涌现，共同推动人工智能技术的不断进步。