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　　中新网北京9月9日电 题：“AI小透明”刷新纪录 为大模型底层技术研究提供中国方案

　　记者 张素

　　NanoGPT Speedrun，一项由海外研究者发起、面向全世界开发者开放比拼的开源人工智能(AI)技术竞速项目。该项目规则统一，使用8张H100显卡、固定数据集，训练1.24亿参数的GPT-2小型模型，以训练达到规定标准的时间为比拼指标。所有参赛代码公开可复现，成绩由社区维护者严格审核。

　　项目已持续两年多，训练时间接近硬件理论极限。有评论认为，想要再往前“挤出来几秒”，单纯调参数已经行不通，必须从AI模型的底层结构进行创新。

　　据悉，来自中国的彩云科技团队今年两次提交方案，对应榜单#81、#85两项记录，两度改写当时的世界纪录，最终把达标训练时间压缩到1分16秒。有社区维护者称这是“很长一段时间里最先进的提交之一”。

　　重新设计信息传递方式

　　研发人员重新设计AI模型内部的信息传递方式，让数据流转变得更聪明、更高效。

　　“两项纪录的背后，是我们在模型架构上的两项原创性创新——DCMHA(可动态组合多头注意力)和MUDD(多路动态稠密连接)。”彩云科技团队相关负责人近日受访时介绍说。

　　通俗来说，传统AI模型内部各个信息处理单元是各干各的，互相配合很少。DCMHA技术可以让这些单元根据读到的内容灵活协作，不用盲目把模型做大，继而提升信息处理效率。

　　此外，普通AI模型层与层之间的信息通道相当于“固定的管道”，MUDD技术则为层间信息传递加装“智能阀门”，让模型自主调控信息通路，避免固定连接带来的效率损耗。

　　新增技术还必须确保提升效果远超其额外消耗。据知，团队对两项技术进行轻量化改造，并专门开发配套运算内核，完成从学术构想到工程落地的全链条验证。两项成果均被官方仓库接纳，全球开发者可自由复现与迭代。

　　此次突破带来多重启示

　　业内人士分析，中国团队为全球大模型底层技术研究提供创新方案，亦为行业发展带来多重启示。

　　一方面，显著降低算力成本。在硬件不变前提下提升训练效率，既可使同批设备支撑更多实验，也可减少达到同等效果所需的资源，对经费有限的高校课题组、中小型AI企业尤其具有实际价值，有助于降低研发门槛。

　　另一方面，为行业开辟新思路。过去依赖堆算力、扩参数的发展模式正遭遇瓶颈，而改造模型内部信息流转逻辑，依靠架构创新换取效率提升，已被验证为可行路径。

　　有观点认为，大模型行业正进入新的竞争阶段。早期比拼算力和参数规模，如今训练效率愈发关键，如何用更少资源获得更好效果，成为共同课题。

　　在自称为“AI小透明”的彩云科技团队相关负责人看来，NanoGPT Speedrun这类开源竞赛为中小团队提供了技术比武平台，证明精巧的算法思路与扎实的工程打磨，同样能产出具有行业影响力的成果。

　　共同指向关键攻关方向

　　需指出的是，竞速榜单是限定条件下的极限测试，方案尚不能直接迁移至万亿参数商用模型，从竞赛验证到工业落地仍需大量适配调试。

　　“但它切实证明了动态信息通路这一技术方向具备实用潜力。”彩云科技团队相关负责人分享经验时说，先产出学术研究成果，再把论文中的技术做轻量化改造，放到公开严苛的基准赛道接受外界检验，走完从“理论想法”到“可用工程代码”的完整闭环。

　　专家认为，当前，从Kimi的AttnRes到字节Seed的Hype，行业内不少团队都在积极探索，共同指向大模型底层信息流转机制这一关键攻关方向。各家实验配置不同，不宜简单横向比较。

　　随着各类开源评测平台不断涌现，公开榜单、可复现实验、第三方校验正成为衡量技术含金量的重要标尺。深耕底层技术，打磨工程实现，更多中国科研团队在国际开源赛道表现亮眼值得期待。(完)