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Event-Driven Language Models with Sparse Neural Activity for Neuromorphic Hardware

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  1. RESEARCH · CL_229385 ·

    新方法在 LLM 中诱导稀疏神经活动以用于神经形态硬件

    研究人员开发了一种新颖的方法，可以在量化线性注意力语言模型中诱导稀疏神经活动，在不显著降低性能的情况下显著降低计算成本。该方法将低于可训练阈值的激活值置零，旨在优化大型语言模型以适应神经形态硬件。与边缘 GPU 推理相比，所提出的技术可实现高达 37 倍的吞吐量和 16 倍的功耗降低，使这些稀疏模型成为事件驱动多核平台的理想选择。