无需复杂计算！如何用“加法”打造高效而低功耗的语言模型
当我们聊到人工智能特别是语言模型时，大家脑海中可能浮现的都是庞大的计算能力、高能耗的服务器群。然而，最近有一篇有趣的论文《Addition Is All You Need for Energy-Efficient Language Models》（加法才是低能耗语言模型的关键）却颠覆了我们对语言模型的传统认知。那么，它到底在说什么？为什么说只靠加法就能大幅降低能耗？今天我们就来好好聊聊这个话题。
加法能省电？没搞错吧？
一提到“加法”，大家是不是都有点怀疑？我们都知道，现有的大型语言模型（比如GPT-4）靠的是复杂的矩阵运算、层层叠加的神经网络，这些操作背后往往消耗了大量的能量资源。可这篇论文告诉我们，换一种思路，用加法替代某些繁杂的计算，可以有效降低能耗。
听起来有点玄对吧？其实，背后的道理很简单。相比传统的矩阵乘法，论文提出的这种“加法”模型架构（也叫做线性层模型）大幅减少了计算量。换句话说，它不再需要对每个输入都进行复杂的乘法运算，只需要对信息进行加法累加，从而降低了整体的计算成本和能量消耗。
从复杂到简单：为什么加法有效？
那问题来了，为什么加法这种看似简单的运算，反而在语言模型中行得通呢？论文的核心观点在于：在处理自然语言任务时