引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域展现出了巨大的潜力。然而，传统的大模型在端侧设备上部署时面临着计算和内存消耗大、特征提取能力相对较弱等挑战。在此背景下，RockAI的CTO杨华在中国生成式AI大会上带来了题为《非Transformer架构大模型Yan在端侧的实践》的演讲，深入解析了端侧大模型的新趋势。
端侧大模型的挑战
杨华首先指出了端侧大模型面临的挑战。传统的大模型在端侧设备上部署时，由于设备算力有限，往往无法满足大模型的计算需求。此外，大模型的内存占用逐渐增加，给端侧设备的内存资源带来了压力。这些问题限制了端侧大模型的应用和发展。
非Transformer架构大模型Yan
为了解决端侧大模型的挑战，RockAI推出了非Transformer架构的大模型——Yan架构大模型。杨华详细介绍了Yan架构大模型的底层原理和技术路线。
1. 类脑激活机制
Yan架构大模型借鉴了人脑神经网络的原理，采用类脑激活机制。这种机制可以大幅减少计算冗余，有效提升计算效率和精度。
2. MCSD
MCSD（Multi-Channel Sparse Distributed）是Yan架构大模型训练时的关键技术。它能够在训练时充分利用GPU并行计算能力，推理时也能够解决内存占用逐渐增加的问题。
Yan架构大模型的部署与应用
Yan架构大模型在手机、电脑、机器人、无人机、树莓派等端侧设备上均可部署。以下是Yan架构大模型的一些应用场景：
1. 智能眼镜
智能眼镜作为新一代人机交互设备，Yan架构大模型可以为其提供强大的指令跟随能力和多应用场景支持。
2. 机器人
机器人可以通过Yan架构大模型实现更加智能化的行为，如路径规划、物体识别等。
3. 无人机
无人机可以利用Yan架构大模型进行自主飞行，实现更加精准的导航和任务执行。
Yan架构大模型的发展路径
杨华还分享了大模型从单体智能到群体智能的发展路径。他认为，随着技术的不断进步，端侧大模型将逐渐从单体智能向群体智能发展，实现更加高效、智能的端侧应用。
总结
RockAI的Yan架构大模型为端侧大模型的发展提供了新的思路和解决方案。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，端侧大模型将在人工智能领域发挥越来越重要的作用。