AMD进军AI领域：推出首款小型语言模型AMD-135M
AMD，这家以高性能计算芯片著称的公司，正在积极进军人工智能领域。近日，AMD发布了其首款小型语言模型（SLM）AMD-135M，标志着其在AI领域迈出了重要一步。
AMD-135M基于LLaMA2模型架构，在AMD Instinct MI250加速器上训练，拥有670亿个token。该模型分为两个版本：AMD-Llama-135M，适用于通用文本任务；AMD-Llama-135M-code，专门针对代码生成和辅助编程。
AMD-135M采用了推测解码技术，能够在每次前向传递中生成多个token，从而显著提升推理速度并减少内存占用。在性能方面，AMD-135M在各种自然语言处理任务上表现出色，与市场上其他同类模型相媲美。例如，在Humaneval数据集上使用MI250 GPU时，AMD-135M实现了大约32.31%的通过率，展现出强大的性能指标。
AMD-135M的主要功能包括：
- 文本生成：能够生成连贯的文本，支持聊天机器人、内容创作等应用。
- 代码生成：基于AMD-Llama-135M-code版本，支持代码生成和辅助编程。
- 自然语言理解：理解输入文本的意图和上下文，用于问答系统、摘要生成等。
- 多平台兼容性：可在不同的硬件平台上运行，包括AMD的GPU和CPU。
AMD-135M的技术原理：
*推测解码：通过小型草稿模型生成候选token，再由大型目标模型验证，提高推理效率。
* 自回归方法：传统的生成方法，每次前向传递生成一个token，但通过推测解码技术得到优化。
* 多头注意力机制：使用多头注意力机制来提高模型对文本中不同部分之间关系的捕捉能力。
* 位置编码：使用相对位置编码（RoPE）来保持序列中单词的顺序信息。
* 激活函数：使用Swiglu激活函数，这是一种专为语言模型设计的激活函数。
* Layer Norm：使用RMSNorm（Root Mean Square Normalization）来稳定训练过程。
* 模型架构：基于LLaMA-2模型架构，具有12层，768隐藏单元，以及其他技术规格。
AMD-135M的应用场景：
- 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然语言理解和生成能力，实现与用户的互动对话。
- 内容创作：辅助写作，生成文章、故事或其他文本内容的草稿。
- 编程辅助：基于AMD-Llama-135M-code版本，帮助开发者生成代码片段，提供编程建议和自动补全。
- 语言翻译：模型主要针对英语，但架构适应其他语言，用于机器翻译任务。
- 文本摘要：自动生成文本的摘要，用在新闻、文章或报告的快速概览。
AMD-135M的推出，标志着AMD正式进军AI领域，并展现出其在AI技术上的实力。该模型的发布，将为AI领域带来更多可能性，并推动AI技术在各个领域的应用发展。
AMD-135M的项目地址：
- 项目官网：amd-first-slm-135m-model-fuels-ai-advancements
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/amd/AMD-Llama-135m
AMD-135M的发布，是AMD在AI领域的重要里程碑，也预示着未来AI技术将更加多元化和个性化。相信随着AMD在AI领域的不断投入和研发，未来将有更多更强大的AI模型问世，为人们的生活带来更多便利和改变。
此外，值得关注的是，AMD-135M的推出也反映了当前AI领域小型语言模型的发展趋势。 小型语言模型相比大型语言模型，拥有更低的训练成本和更快的推理速度，更适合在边缘设备和移动设备上运行。随着AI技术的不断发展，小型语言模型将发挥越来越重要的作用，为更多用户提供个性化和便捷的AI服务。
Views: 0