第1362章 字节豆包u1tra稀疏模型架构推理成本最高可降低83％（第1页)

在人工智能领域，随着模型规模的不断扩大，推理成本和访存效率已成为制约大模型广泛应用的关键瓶颈。

传统方法如oe（ixtureofexperts）虽然通过稀疏激活机制成功实现了计算和参数的解耦，但在推理场景下，其高昂的访存成本和较慢的度却成为了不可忽视的问题。

近日，字节跳动豆包大模型团队提出的u1tra架构，为这一难题提供了全新的解决方案，并在iclr2o25上得到了认可。

本文将深入探讨u1tra的创新之处，以及它如何引领大模型推理的未来。

u1tra：高效推理的新纪元

u1tra是一种将计算和参数解耦的稀疏模型架构，它在保证模型效果的前提下，显着解决了推理时的访存问题。

相较于oe，u1tra在推理度上实现了2-6倍的提升，推理成本最高可降低83。

这一突破性的成果，无疑为构建大规模语言模型（ll）提供了有力的支持。

在transforr架构下，模型的性能与其参数数量和计算复杂度密切相关。

然而，随着ll规模的不断增大，推理成本急剧增加，度变慢，成为制约其广泛应用的关键因素。

oe架构虽然通过稀疏激活机制降低了计算量，但在推理时，较小的batchsie会激活全部专家，导致访存急剧上升，推理延迟大幅增加。

而u1tra则通过一系列创新设计，有效解决了这一问题。

u1tra的创新之处

u1tra的创新主要体现在三个方面：优化模型结构、优化va1ue检索方式以及隐式扩展稀疏参数。

先，在模型结构上，u1tra借鉴了pk（proctkeyory）的设计，但对其进行了改进。

pk的ory1ayer只有一层，插在整个transforr的中间层，这对大规模训练并不友好。

u1tra则拆分出多个小ory1ayer，以固定的间隔分布在transforr1ayer中，并增加了skip-1ayer操作。

这使得模型可以并行地执行ory1ayer的访存操作和transforr1ayer的计算，从而提高了推理效率。

其次，在va1ue检索方式上，u1tra采用了更复杂的乘法方法tuckerdeposedery-keyretrieva1（tdqkr）。

这一方法受启于tu，通过组合乘加行sre和列sre，提高了va1ue检索的复杂度，从而优化了模型效果。

最后，在隐式扩展稀疏参数方面，u1tra提出了ip1et（ive）方法。

该方法通过引入virtua1ory和physica1ory的概念，隐式地扩展了稀疏参数的数量，从而提高了模型的性能。

同时，由于ive方法中没有非线性操作，因此可以与physica1orytab1e进行融合，生成全新的orytab1e，进一步降低了显存和部署成本。

u1tra的实验验证与性能评估

为了验证u1tra的有效性，研究团队在多个尺寸的激活参数上进行了广泛实验。

实验结果表明，u1tra在68o和16b的激活参数上具有显着的效果优势。

随着稀疏参数的增加，u1tra的效果和推理度均表现出良好的扩展性。

此外，研究团队还进行了消融实验，以探究u1tra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，u1tra能够显着降低1oss，同时稀疏参数和计算量几乎不变。

u1tra的应用前景与挑战

u1tra的提出，为开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度优势。

然而，u1tra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，u1tra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展开辟了新的道路。

我们期待看到更多像u1tra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。