基于內生復雜性的類腦脈沖大模型“瞬悉1.0”問世
中國網/中國發展門戶網訊 近日,中國科學院自動化研究所李國齊、徐波團隊與沐曦MetaX合作,成功研發出類腦脈沖大模型“瞬悉1.0”(SpikingBrain-1.0)。該模型基于“內生復雜性”理論構建,在國產GPU平臺上完成了全流程訓練與推理,顯著提升了大模型高效處理極長文本或數據序列的效率和速度,展示了構建國產自主可控的新型(非Transformer)大模型架構生態的可行性。
與前主流大模型架構(Transformer架構)不同,“瞬悉1.0”借鑒大腦神經元內部工作機制,清晰地展示了一條不斷提升模型復雜度和性能的新型可行路徑。該模型僅需約主流模型2%的數據量,就能在多項語言理解和推理任務中達到媲美眾多主流模型的性能。
據悉,這是我國首次提出大規模類腦線性基礎模型架構,并首次在國產GPU算力集群上構建類腦脈沖大模型的訓練和推理框架。其超長序列處理能力在法律/醫學文檔分析、復雜多智能體模擬、高能粒子物理實驗、DNA序列分析、分子動力學軌跡等超長序列任務建模場景中具有顯著的潛在效率優勢。本次發布的大模型為新一代人工智能發展提供了非Transformer架構的新技術路線,并將啟迪更低功耗的下一代神經形態計算理論和芯片設計。







