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哈希游戏DeepSeek Engram论文发布:“查”“算”分离提升模型效率

发布时间:2026-01-17 21:28:10  浏览:

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哈希游戏DeepSeek Engram论文发布:“查”“算”分离提升模型效率

  DeepSeek 于2026年1月12日发布的最新研究成果,提出了一种名为“条件记忆”的全新大语言模型稀疏化维度,并通过Engram模块具体实现。这项技术旨在解决当前大语言模型在知识检索方面的根本性效率问题。

  [烟花]Engram的核心思想是:语言建模包含两种性质不同的子任务---组合推理(需要深度动态计算)和知识检索(涉及大量局部、静态的模式),简单理解为MoE负责“算”,Engram负责“查”。

  Engram是一个集成在Transformer主干网络中的条件记忆模块,其工作流程分为两个阶段:

  b.使用轻量级哈希函数将压缩后的后缀N-gram映射到大型嵌入表中的索引

  最优分配比例:纯MoE并非最优;将20-25%的稀疏容量分配给Engram记忆模块效果最佳

  无限内存机制:在固定MoE主干、仅扩展Engram内存容量的实验中,验证损失随内存槽数量增加呈对数线B token上训练的实验模型对比显示:

  a.全面性能提升:在同等计算和参数成本下,Engram-27B全面超越纯MoE基线

  b.多领域优势:不仅在知识密集型任务(如MMLU、CMMLU)上表现更好,在通用推理(BBH、ARC-Challenge)、代码/数学(HumanEval、MATH)和长上下文理解(RULER)任务上提升更为显著

  刷单兼职,轻松赚钱?当心!这可能是精心设计的诈骗陷阱。近日,郑州巩义公安回郭镇派出所联合反诈中队民警凭借丰富的反诈经验与耐心细致的工作,成功劝阻一名正欲向刷单返利诈骗平台转账的群众,避免了五万元的经济损失。

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  1月16日,兰州城市学院校友会发文追忆该校优秀校友贺娇龙。文章称,贺娇龙是该校1998届商品质量监督专业毕业生、优秀校友。1998年夏,贺娇龙从原培黎石油学校(现兰州城市学院)毕业。

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