AMD近日推出了其首款小型语言模型(SLM)——AMD-135M,这一令人振奋的创新为特定应用场景提供了出色的性能与资源消耗之间的完美平衡。基于强大的LLaMA2架构,AMD-135M在AMD Instinct MI250加速器上训练而成,依托670亿个token,分为两大版本:通用文本的AMD-Llama-135M和专为代码开发设计的AMD-Llama-135M-code。
采用了推测解码技术,AMD-135M在每次前向传递中能够生成多个token,极大地提升了推理速度并降低了内存占用。其在自然语言处理领域的表现堪比市面上其他同类模型,在Humaneval数据集上,通过MI250 GPU的支持,其通过率达到约32.31%,无疑是一个强有力的性能指标。
AMD-135M的功能多样且强大,能够生成连贯的文本,完美适用于聊天机器人和内容创作等应用场景。同时,其基于微调的AMD-Llama-135M-code版本更是支持代码生成与辅助编程。该模型还具备出色的自然语言理解能力,能够精准把握输入文本的意图与上下文,适用于问答系统和摘要生成等需求。此外,AMD-135M还具备卓越的多平台兼容性,可在各种硬件平台上运行,包括AMD的GPU和CPU。
在技术原理方面,AMD-135M采用推测解码,通过小型草稿模型生成候选token,再由大型目标模型进行验证,从而提升推理效率。自回归方法也得到了优化,允许每次前向传递生成多个token。同时,多头注意力机制增强了模型对文本内部关系的理解,而相对位置编码(RoPE)确保了序列中单词顺序信息的完整性。此外,该模型还采用了Swiglu激活函数及RMSNorm来稳定训练过程,拥有12层结构和768隐藏单元等卓越规格。
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总而言之,AMD-135M凭借其卓越性能和广泛应用场景,将为未来AI技术的发展开辟新的篇章。
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