上海布局“类脑大模型”颠覆性创新项目，交大教授挑战大模型主流架构(2)
模拟人脑，是创新大模型架构的一条路径，因为作为大自然进化的产物，人脑就是一种通用人工智能体。“2016年，加州大学伯克利分校团队在《自然》杂志发表了一篇论文，他们发现，大脑皮层的不同区域可编码特定的语义内容。”赵海向记者介绍了这项脑科学成果。大模型架构可否模拟大脑的语义编码机制？2023年9月，这位交大教授有了创新灵感，打算颠覆Transformer架构，研发一种“脑启发大语言模型”。
于是，他自筹科研经费，租借GPU服务器，带领团队走进了类脑智能领域的“无人区”。当时，用于训练大模型的GPU服务器处于价格高位，赵海团队每月要花18万元租金。至于研发能否成功，完全是个未知数。面对双重压力，他选择了坚持，因为他相信：通用人工智能的真正基石隐藏在人类大脑中。
新范式模拟人脑全局机制
今年3月，150亿参数的“脑启发大语言模型”（BriLLM）问世，交大团队开源发布了这个中文大模型的代码和模型权重。5月，他们发布了“脑启发大语言模型”中文、英文压缩版，其大小分别为20亿和10亿参数，但性能与150亿参数大模型相当。测试显示，这3个非Transformer架构类脑大模型的生成能力达到GPT-1水平，引起了华为公司Fellow蔡华等专家的关注。
“BriLLM是首个在宏观尺度上模拟人脑全局机制的大语言模型，对机器学习范式做了颠覆性创新。”赵海介绍，它采用“信号全连接流动”机制，以取代Transformer架构的自注意力机制。这种新的机器学习范式模拟大脑皮层编码特定语义的方式，将词元（token）直接映射为“有向全连接图”模型架构上的一个个节点，让每个节点对应一个语义单元。它还模拟脑电波的传播方式，让信号沿着“最小阻力”路径，在“有向全连接图”上不断传播，选择性地激活一些语义单元节点，使大模型生成准确的文字内容。
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