LLM为何频频翻车算术题？最新研究追踪单个神经元，大脑短路才是根源
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的强大能力令人瞩目，然而它们在处理算术题时却常常出现错误。这引发了一个关键问题：LLM在解决算术问题时，究竟是依赖于稳健的、可泛化的算法，还是仅仅通过记忆训练数据来完成任务？ 为了深入探究这一问题，一项最新研究将算术推理作为代表任务&...
从LLM中完全消除矩阵乘法，效果出奇得好，10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗
最近，一篇名为“Scalable MatMul-free Language Modeling”的论文在人工智能领域引起了广泛关注。这篇论文提出了一种全新的方法，可以在不使用矩阵乘法（MatMul）的情况下，实现大规模语言模型（LLM）的高效训练和推理。 矩阵乘法是深度学习中最常用的操作之一ÿ...
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