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全部文档 / 作者: GDP / 标签: Transformer

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Is ENGRAM free lunch? Does it not impact AI model quality?

文章深入分析Engram技术:将序列嵌入存储到可卸载至DRAM的嵌入表中,节省HBM内存、减少FLOPs,从而降低AI推理成本。在参数和训练预算相同的对照实验中,Engram-27B相比MoE-27B不仅没有降低性能,反而显著提升(MMLU从57.4升至60.4)。作者指出Engram参数分配存在约20-25%的最优区间,过高会挤占MoE专家参数损害性能,且不能完全替代FFN(FFN负责概念运算)。结论认为Engram确实是一种'免费午餐',DeepSeek、美团LongCat、Qwen等已采纳该技术。

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