UltraMem：字节豆包大模型团队推出的超稀疏记忆网络架构

UltraMem简介

UltraMem是由字节跳动豆包大模型团队开发的一种新型超稀疏记忆网络架构。它通过引入大规模超稀疏记忆层，显著降低了Transformer模型在推理过程中的延迟，同时保持了模型性能。UltraMem在设计上对Product Key Memory（PKM）进行了多项改进，包括采用Tucker分解提升检索精度、引入虚拟内存扩展技术减少内存访问成本，并通过多核评分机制优化性能。在实验中，UltraMem展现出比Mixture of Experts（MoE）更强的扩展能力和更高的推理速度，其最大模型拥有2000万个记忆槽位，能够在给定计算预算内实现最先进的推理速度和模型性能，为未来大规模语言模型的开发提供了新的高效解决方案。

UltraMem主要功能

1. 降低推理延迟：通过引入超稀疏记忆层，UltraMem显著减少了模型在推理过程中的延迟，使其在实时应用中更加高效。
2. 保持模型性能：在减少推理延迟的同时，UltraMem能够保持甚至提升模型的性能，确保其在各种基准测试中的表现优异。
3. 扩展性强：UltraMem展示了优越的扩展能力，能够在不显著增加计算复杂度的情况下，通过增加参数数量来提升模型性能。
4. 适用于资源受限环境：UltraMem的设计使其能够在计算资源有限的环境中高效运行，适用于实时应用和大规模模型部署。

UltraMem技术原理

1. 超稀疏记忆层：UltraMem基于Product Key Memory（PKM）的概念，通过引入大规模超稀疏记忆层来扩展模型参数，同时保持计算复杂度不变。
2. Tucker Decomposed Query-Key Retrieval（TDQKR）：采用Tucker分解代替传统的乘积量化，以提高检索精度和效率。TDQKR通过分解查询和键的矩阵，减少了计算复杂度。
3. Implicit Value Expansion（IVE）：通过虚拟内存扩展物理内存表，减少内存访问并扩大内存规模。IVE利用多个线性投影器对原始内存值进行重新参数化，从而实现内存表的虚拟扩展。
4. Multi-Core Scoring（MCS）：为单个值分配多个分数，以提高模型性能。MCS通过将Tucker核心分解为多个组件核，生成多个独立的评分图，从而增强模型的表达能力。
5. 改进的初始化和学习率策略：UltraMem对值的初始化和学习率进行了优化，确保模型在训练初期和中期的稳定性和收敛性。值的学习率设置为其他参数的十倍，并线性衰减至训练结束时与其他参数一致。
6. 并行化训练支持：为了支持大规模模型的训练，UltraMem采用了Megatron的3D并行化技术，包括流水线并行、数据并行和张量并行，以确保模型参数和优化器状态能够高效分布在多个设备上。

UltraMem应用场景

1. 实时对话系统：UltraMem的低延迟特性使其能够快速生成回复，适用于智能客服、聊天机器人等需要实时交互的场景。
2. 内容推荐：在内容推荐系统中，UltraMem可以快速处理用户数据并生成个性化推荐，提升用户体验。
3. 智能写作辅助：为写作工具提供实时的文本生成和校对功能，帮助用户快速撰写文章、邮件等。
4. 语音助手：在语音助手应用中，UltraMem能够快速响应语音指令，提供流畅的交互体验。
5. 搜索引擎优化：通过快速生成高质量的文本内容，UltraMem可以用于搜索引擎的自然语言处理，提升搜索结果的相关性和准确性。
6. 教育辅导：在教育领域，UltraMem可以用于智能辅导系统，实时解答学生的问题，提供个性化的学习建议。

UltraMem项目入口

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.12364