12月5日,以“智能跃进 发明无限”为主题的。2024。我国。生成式。AI。大会。(上海站)正式开幕。在主会场首日的大模型峰会上,RockAI CTO杨华带来。《非。Transformer。架构大模型。Yan。在端侧的实践》。主题讲演,首要探讨了生成式AI在端侧面临的应战,详解国内首个非Transformer架构大模型Yan的技能道路及其落地运用,一同共享了大模型从单体智能到集体智能的开展途径。

Transformer架构虽在大模型范畴取得巨大成功,但它体现出的局限性,例如核算和内存耗费大、特征提取才能相对较弱等,使得人们开端考虑是否过度依靠它,以及现有大模型形状的可持续性。

根据以上考虑,RockAI。从底层原理动身,在架构层面做立异,推出了非。Transformer。架构的大模型。——Yan。架构大模型。底层原理首要有两点,一是。类脑激活机制。,二是。MCSD。。前者参照人脑神经网络,大幅削减核算冗余,有用提高核算功率和精度;后者在练习时可充分利用GPU并行核算才能,推理时也可以处理内存占用逐步添加的问题。

依托算力受限场景下的本地布置运转等优势,Yan。架构大模型在手机、电脑、机器人、无人机、。树莓派。等端侧设备上均可布置,且模型具有强壮的指令跟从才能、多运用场景。此外,自主学习、集体智能也是RockAI在大模型范畴的考虑和探究。

以下为讲演全文(共4355字,约需15分钟)。

非。Transformer。架构大模型。Yan。

“非Transformer”对大大都人来说或许会比较生疏。为什么会生疏?由于咱们现在身边所触摸、所运用的模型,基本上都是根据Transformer。

RockAI为什么要做一个非Transfermer Based的模型,以及咱们是怎样做的,当时做到什么样的发展?今日我会环绕这个主线和咱们做一些共享,一同也会共享RockAI在大模型年代对技能道路的一些考虑。

两年前,GPT掀起了这一轮大模型的浪潮。现在来看,不管是自然言语的大模型仍是多模态的大模型,乃至是文生图、文生视频的模型,咱们能看到曝光率最高的是Transformer,Transformer毫无疑问也取得了很大的成功。

可是在浪潮之后,作为技能的从业人员不由会考虑:当时咱们是否会过度依靠于Transformer?在Transformer之外还有没有其他或许性的发展以及技能上的打破?Transformer作为大模型年代一个明星的技能点,它是不是真的不行替代?

别的一个现完结象也会告知咱们:人脑在考虑问题的时分,只会运用到二十瓦的功耗,而咱们现在普通人触摸到的一台GPU服务器,它所需求的功耗差不多在两千瓦。面临这巨大的功耗悬殊比,咱们不由要问,当时的技能道路是不是可持续开展的?

别的,咱们还会考虑一个问题,现有的大模型,它的形状是什么姿态?更多的是模型厂商根据许多的数据、许多的算力做离线练习,然后给到运用者运用,模型并不会再次进化、再次演进。这样的学习范式,是不是可以支撑咱们通向AGI?

RockAI也一直在考虑这些问题,一同,职业里边也会有许多的声响。人工智能的三巨子在不同的时刻点、不同的场合下,表达了对Transformer的一些顾忌跟考虑。《Attention is All You Need》论文的原作者,也在本年GDC大会宣布了一些观念。

现在的大模型,不管参数量是千亿仍是万亿,考虑一个简略问题仍是一个杂乱问题,一切的神经元参数会被悉数激活,并不会由于某个问题难,而像人类相同需求考虑的时刻更多,输出更慢。

根据这些考虑,RockAI从底层原理动身,在架构层面做立异,咱们推出了Yan架构大模型。

首要有两个基本原理,类脑激活机制和MCSD。在这两块技能模块的加持下,Yan。架构的规划理念秉承三点:。

一是类人的感知,咱们以为模型跟外界环境的触摸,不只仅是文本一种形状,还会有视觉形状,也会有语音形状。

二是类人的交互,假如咱们过度依靠于云端的模型,隐私的安全、通讯的推迟,都有或许成为它的瓶颈。

三是类人的学习,现在的模型布置后,在和物理国际交互的进程中并不会取得二次进化的才能。

图示是Yan架构迭代到今日为止所依靠的技能模块。咱们以神经元挑选激活(类脑激活机制)以及MCSD这两个模块替换了Transformer里边的Attention机制。

类脑激活机制,参照人脑的神经网络。人类的脑神经元,是一个分层的结构,比方说咱们在看东西的时分,更多的是视觉皮层的神经元被激活,那考虑问题的时分,或许是逻辑神经元被激活。咱们的大模型在练习、推理时,也契合这样的特性,在一次前向推理的进程中,激活神经元是有挑选的。

MCSD。,规划之初,咱们期望模型具有可并行练习、可循环推理的特色,在练习的进程中到达更少的功耗耗费,在推理的时分也能到达一个O(n)的时刻杂乱度以及常量的空间杂乱度,处理注意力机制推理时内存占用逐步添加的问题。

本年八月份在部分数据集进步行的测评,比照相同参数量的Transformer架构模型,Yan架构大模型不管是练习功率,仍是推理吞吐量,都有显着提高。

值得一提的是,咱们的。Yan。架构大模型现现已过了国家网信办的存案。

Yan。架构大模型的端侧多模态运用。

根据Yan架构的自然言语大模型,咱们也敞开了多模态的探究。

模型一旦布置到端侧,文本这样的形状反而是最不简单会触发的,更多的是语音交互。根据这样的考虑,咱们规划了Yan多模态大模型。不同于现在许多大模型或许会做对视觉的了解、视觉图画的生成,Yan-Omni多模态大模型聚集的是对文本、人声、图画、视频混合模态的了解,以及文本和音频的token输出。

咱们中心处理的点包含:。

第一个是。Audio Tokenizer。,为什么会有这么一个模块?由于咱们需求将接连一个人的声响变换成离散化特征表征。咱们探究了许多种途径,包含语音,由于人说话时,除了语义信息之外,还有更多的声学特征,比方说这个人的喜怒哀乐,这个人的性别。咱们也会对语义token和声学token做一个区别,并且在离散化特征表征时对码本有所考量,规划适宜的码本,一同尽或许确保码本的高利用率。

第二个是。Vision Encoder。,视觉模块,咱们也规划了一个中文友爱的跨模态特征对齐。别的一个层面咱们会发现,现在大都视觉和文本的对齐模型,或许会聚集在大局语义信息的对齐。可是,假如能做到图画里的图画块和文本里的文本片段更细粒度的对齐,这对多模态大言语模型的运用功能会有巨大提高。

一同咱们也会重视信息压缩的高效性。比方说,在端侧算力受限的场景下,假如一个视觉图画编码时的token长度过长,势必会影响模型推理的耗时。

根据这些点,咱们研制了Yan-Omni。

图示中,咱们能看到Yan-Omni当时可以做到的一些模态的输入输出。

首要它作为多模态大模型,自然而然会有一个文本的输入和输出的状况。

一同还会有声响,比方当我说话的时分去问模型问题,它也会以语音的方法来回复我,也便是第二个模块VQA。

在视觉的问答模块里,当用户以文本的方式去问问题,模型会主动挑选以文本的模态进行回复,当用户以声响的模态去问的时分,模型会主动挑选用声响的模态进行回复,这体现了模型强壮的指令跟从才能。一同在OCR这个模块,它对一个长密布的中文文本也能做到很高精确率的转录。

在Ref Grounding方针检测里,例如自然灾害、火灾等,可以运用在无人机航拍,及时做到反常场景的发现。

最终还有ASR跟TTS使命,它可以很好地处理中英文混用的场景。

经过Yan-Omni模型在这些使命上的体现,咱们可以发现,它可以做到多模态的输入,以及文本跟音频挑选性模态的输出。

根据Yan-Omni,咱们在多个端侧进步行了模型的本地化布置跟推理。最低算力上,Yan架构的大模型可以在树莓派5的开发板上布置运转,推理的token吞吐量可以到达7tokens每秒。树莓派开发板广泛运用在工业操控、智能家居、机器人、平板电脑等载体设备上。

在中低算力的手机上,也能布置Yan多模态大模型,可以到达20tokens每秒的输出。它能当作个人的智能帮手,精确了解用户目的。比方我要给小张发一条短信,它能从我的通讯录里找到小张,激活短信运用,然后根据要发的主题进行信息生成。

Yan架构多模态大模型,不管是布置在教育机器人,仍是人形机器人,都能完结通用问答、动作操控、环境感知。

假如一架无人机搭载了多模态大模型,它可以做哪些事儿?咱们在无人机场景中设置了四个巡航点,到第一个巡航点的时分,它经过视觉信息的捕获,了解当时场景“限低10米”,会将飞翔高度提高到10米以上,持续飞翔。在第二个巡航点,咱们设定的使命是废物溢出检测,它可以精确辨认到当时有废物溢出。第三个巡航点,是河彼岸一个没有废物溢出的废物桶,最终是河面废物的检测,无人机都可以根据视觉模态进行精确的辨认。

迈向集体智能。

立异,RockAI一直在路上。咱们自主研制的Yan架构大模型不只可以在端侧布置,更多的是期望让它具有自主学习的才能。RockAI以为,智能最实质的特征是可以纠正现存常识的缺点和缺乏,一同可以添加新的常识。

现在不管是大模型仍是小模型,大大都都是离线练习好再给用户运用。用户在运用进程中,模型的常识并不会二次改变和进化,不会由于它和我的触摸时刻长了就会更了解我的喜爱。

而。RockAI。想做的是训推同步,将人类学习进化的特色也赋予机器,这依靠于Yan架构的挑选性神经元激活。

当布置Yan架构大模型的设备,在和物理国际进行交互的进程中,比方学习到“Yan is a non-Transformer architecture large model developed by RockAI.”,根据这样的输入,机器会挑选激活神经元,从信息里边提炼出两条,一条是“Yan is a non-Transformer architecture”,一条是“Yan is developed by RockAI”。这两条信息,是模型进行自主学习的一个进程。

有了自主学习的才能,大模型会演化成什么样?反观人类社会还有自然界,咱们会发现,不管是蚁群、蜂群,仍是人类集体,广泛存在的是集体智能。这也是RockAI以为通往AGI的一条或许的道路。

当机器有了集体智能,每一个布置Yan多模态大模型的智能终端,便是一个具有自主学习才能的智能体。当智能体和物理国际进行交互时,可以经过环境的感知,进行自发地安排与协作,处理杂乱的问题,一同在外界的环境中,完结全体智能的提高,这一点很有必要。为什么?由于现在的大模型,它是依靠于海量数据、大算力,数据总有一天会运用干涸,而布置了Yan架构大模型的终端设备,可以在与物理国际交互中进行二次进化,将实时取得的数据内化到模型里。

RockAI以为,完结集体智能有三个必要条件:。

首要,兼容广泛的终端,模型需求有强壮的适配伸缩性,比方说低至树莓派这样的开发板,然后到手机、AIPC,仍是无人机这样搭载Jetson算力的硬件渠道。只要在更广泛的端侧设备进步行布置,集体智能才成为一种或许。

其次是人机交互。咱们会发现,当一款产品推向市场的时分,假如不能做到实时性交互,用户的耐性其实并不会很高。一同它也必定不是以单一模态在载体中出现,咱们需求的是它能感知视觉,感知声响,乃至能感知信号。

最终咱们以为,完结集体智能需求有一款具有自主学习才能的模型。也便是说,让模型从实验室阶段,或许从单纯的推理运用阶段,走向物理国际,在和人、其他硬件进行交互的进程中进化、演化。

从Yan架构大模型到集体智能的改造之路,是咱们RockAI的技能之路。

最底层,咱们期望有兼容广泛终端设备的大模型存在,一同可以支撑很好的人机交互,每一台布置Yan架构大模型的设备具有自主学习的才能。在此基础上,以这样的模型充任每台设备上的一个通用智能操作体系,布置到玩具,还有手机、机器人、AR眼镜、无人机,以及AIPC等等。根据广泛的终端运用,构成集体智能。广泛的终端,它可所以一个无中心节点的安排方式,也可所以一个有中心节点的安排方式。

本年珠海航展,RockAI Yan架构大模型,跟从上海交通大学,在珠海航展露脸,展现了在无人机的场景里边,怎样做到让机群进行一个使命的完结。

RockAI是一家技能立异型的创业公司,咱们的方针是迈向集体智能,这个方针分为四个阶段。

第一个阶段是架构的重塑,架构的重塑意味着咱们不再依靠于Transformer这一套单一的技能体系。

第二个阶段是单体的推理。非Transformer架构的模型可以在更广泛的设备端进行推理和布置,不再依靠于云端的核算资源,乃至不再依靠于通讯网络的存在。

第三个阶段也是现在咱们在实验室阶段的单体智能。要求咱们现在的模型往前更进一步,在和环境交互的进程中构成一个正反馈体系,具有训推同步、自主性二次进化才能。

有了更多的单体智能,咱们会走向。第四阶段。——。集体智能。

现阶段RockAI现已迈过了第二阶段,在第三阶段进行沉积。而大都大模型厂商受限于Transformer架构所需的推理算力以及多模态功能,现在还在端侧设备进步行推理布置的测验。

最终谢谢咱们!期望国内有更多开发者做出更多立异,也欢迎参加RockAI,和咱们一同探究集体智能的技能道路。

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(责任编辑：女性)