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  1. COMMENTARY · CL_226250 ·

    AI开发见证LLM底层优化回归

    作者反思了AI开发中底层优化(特别是针对大型语言模型LLM)的复兴。他回忆起自己早期在8位机器上优化矩阵乘法的经历,以及后来在2008年为大英图书馆构建的一个神经网络,该网络依赖于相同的基本操作:矩阵乘法和激活函数。作者指出,这个核心概念仍然是现代LLM的关键,知识被编码在权重矩阵中,类似于突触。作者还分享了一个关于为GPU开发HLSL着色器程序的轶事,这项技能在多年后他开始构建自己的推理引擎时出乎意料地派上了用场。这个引擎最初是用H…