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(3)
“信号全连接流动”机制示意图
与Transformer架构大模型相比，“脑启发大语言模型”有四大潜在优势：通过模拟人脑的语义编码和信号传播机制，获得人脑的低能耗优势，大模型计算成本有望大幅降低；每个节点都对应明确语义，决策过程透明可解释，消除了大模型决策的“黑箱”问题，有利于确保人工智能安全可控；由于信号可在各个节点间无限制传播，它有望支持无限长的上下文输入，且无须增加模型规模；与多模态天然适配，在学习图像和视频时更接近人类学习方式，不依赖大数据。
凭借这些优势，赵海团队经过4轮评审，获得了“交大2030”计划B类立项支持。B类项目倡导“从 0 到 1”的原始创新，瞄准世界级基础科学问题。它不设论文指标，允许项目团队在科研领域自由使用经费。“我们打算把500万元主要用于购买算力，未来两年开发出像ChatGPT那样的对话式大模型，与Transformer架构大模型展开竞争。”得到项目支持后，赵海对这一颠覆性创新的前景更有信心了。
瞄准百亿参数大模型目标
在类脑大模型这一前沿领域，赵海并不是独行者。记者从中国科学院脑智卓越中心了解到，脑认知与类脑智能全国重点实验室研究员李国齐在研发“类脑通用智能大模型”。他的技术路线与赵海不同，主要在微观尺度上模拟大脑神经元的激活方式。
李国齐认为，Transformer架构大模型的基础是“点神经元模型+自注意力机制”，而人脑的基本计算单位是树突神经元模型。它比点神经元模型复杂得多，呈树状结构，包含多个分支和房室，每个分支和房室都存在不同参数的动力学过程，使树突神经元模型拥有多尺度的记忆能力。“我们的目标是研究可否将这种人脑机制融入现有大模型，构建一个通用的类脑智能大模型架构。”
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