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DeepSeek Engram 技术突破,解决算力浪费难题 #DeepSeek #Engram 技术突破:大模型架构的效率革命 2026年初,DeepSeek梁文锋团队开源了创新的Engram模块,提出了“查—算分离”机制,标志着大模型发展正式告别“盲目堆参数”的粗放模式,迈入“智能分工”的精细化新阶段。 传统架构的困局:记算不分的低效模式 当前大语言模型存在核心问题:将事实性记忆和逻辑计算混为一谈。传统架构中,无论是全参激活的稠密模型还是混合专家模型(MoE),都强迫神经网络用高成本的矩阵运算处理简单的“查表”任务,导致算力浪费严重。这种“记算不分”的设计还造成长文本对话中关键信息丢失、多轮推理逻辑断链等问题。 Engram的核心创新:专属记忆抽屉解决方案 Engram模块借鉴神经科学的“记忆痕迹”概念,为大模型打造可扩容、快查找的“记忆抽屉”。其核心技术是“现代化的哈希N-Gram嵌入”,通过哈希算法为每个词片段分配唯一地址,实现确定性且O(1)时间复杂度的快速检索。 这种设计让Engram专门负责“找记忆”,MoE专注“做计算”,形成高效协同。Engram模块置于Transformer层最前端,在计算开始前检索相关背景知识,为后续推理提供精准素材。 实证效果:性能显著提升 实验数据显示,Engram-27B模型在多项基准测试中表现优异。在32k长上下文检索任务中,多查询任务准确率从84.2%提升至97.0%,变量追踪任务从77.0%提升至89.0%。研究还发现,当20%-25%的稀疏参数分配给Engram时,模型性能达到最优。 行业影响:架构创新引领新方向 技术社区普遍认为Engram可能成为DeepSeek V4的核心技术。这种设计将高效寻址机制与神经推理结合,为大模型在企业客服、医疗问诊等垂直领域的深度落地扫清了障碍。O(1)的查找机制即使没有GPU也能实现,进一步降低了AI技术落地门槛。 Engram的发布预示着大模型竞争从“参数规模比拼”转向“架构智能度和效率较量”,为整个行业的高效发展拉开了序幕。
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