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研究人员发现了一种方法,可以在无需进行矩阵乘法(MatMul)的情况下,依然保持大型语言模型的强大性能,甚至在参数规模达到数十亿时仍然有效。这一突破性技术有望显著提高计算效率,减少资源消耗,并为未来的AI模型开发提供新的思路。通过优化算法和架构设计,研究团队成功地克服了传统方法的限制,展示了在不牺牲性能的前提下实现高效计算的可能性。此项研究的详细实现已在GitHub上公开,供广大研究人员和开发者参考和应用。

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核心要点

  • 无需矩阵乘法实现大型语言模型
  • 保持强大性能和高计算效率
  • 公开在GitHub上的详细实现

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