English(EN) I gave a 21M model a 6.4B-parameter lookup table. It matches a 114M dense model and runs with the table on an SSD (RX 9070)

小型LLM配合大型查找表，性能媲美更大模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-06 16:57

一个业余研究项目展示了，一个拥有2100万参数的语言模型，通过一个64亿参数的查找表进行增强，可以达到与1.14亿参数稠密模型相当的性能。这个增强后的模型能够将其查找表存储在SSD上运行，并且仅占用极少的显存。该项目开发了兼容AMD和NVIDIA GPU等多种硬件的定制Triton内核，并已公开了代码和模型。 AI

影响这种方法可能使更小、更高效的模型能够处理复杂任务，从而可能降低高级AI应用的硬件要求。

排序理由研究项目展示了一种用外部内存增强小型语言模型的新颖技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/fechyyy · 2026-10-06 16:57

我给一个2100万参数模型配了一个64亿参数查找表。它匹配了一个1.14亿参数的稠密模型，并且可以在SSD上运行（RX 9070）

<div class="md"><p>I spent the last few weeks on a hobby research project and just made it public.</p> <p>The idea isn't new (product-key memory, Lample et al. 2019, and Meta's "Memory Layers at Scale"): give a model a huge table of learned vectors and le…

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我给一个2100万参数模型配了一个64亿参数查找表。它匹配了一个1.14亿参数的稠密模型，并且可以在SSD上运行（RX 9070）

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