最近，BitEnergy AI 的研究团队开发出一种名为 “线性复杂度乘法”（L-Mul）的新算法，这个新方法可以显著降低人工智能系统的能耗。
具体来说，这种算法通过将复杂的浮点乘法替换为更简单的整数加法，预计能在多个领域内实现高达95% 的能耗削减。这项研究的标题为 “只需加法即可实现节能的语言模型”，显示了 L-Mul 在节能方面的巨大潜力。
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研究团队在多种任务上进行了测试，包括语言理解、结构推理、数学计算和常识问答等，结果表明，L-Mul 方法在这些任务中的表现都非常不错。他们发现，L-Mul 可以直接应用于现代语言模型的核心部分 —— 注意力机制，而对模型性能的影响几乎可以忽略不计。大家都知道，注意力机制在 GPT-4等现代语言模型中扮演着关键角色。
BitEnergy AI 的团队表示，L-Mul 不仅可以帮助提高学术和经济竞争力，还能增强 AI 的自主性。他们认为，这项技术能够帮助大企业更快、更经济地开发自定义的 AI 模型。
未来，他们计划将 L-Mul 算法应用到硬件层面，并开发用于高层模型设计的编程接口，旨在优化文本、符号和多模态生成 AI 模型，以适应 L-Mul 原生硬件。
这项创新的算法不仅有望大幅减少能耗，还有助于推动 AI 技术的进一步发展。随着对环保和节能要求的日益提高，L-Mul 的出现无疑人工智能领域带来了新的希望。
划重点:
🌱 L-Mul 算法可以将 AI 系统的能耗降低高达95%。
🔍 该算法在多种任务中表现出色，尤其在现代语言模型的注意力机制中应用效果显著。
🚀 BitEnergy AI 计划将 L-Mul 算法实施到硬件层面，并开发相应的编程接口以优化 AI 模型。
