【Hacker News搬运】Sorbet：一种基于神经形态硬件兼容变压器的尖峰模型

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Title: Sorbet: A neuromorphic hardware-compatible transformer-based spiking model

Sorbet：一种基于神经形态硬件兼容变压器的尖峰模型

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Url: https://arxiv.org/abs/2409.15298

标题：Sorbet：基于脉冲神经网络和Transformer的神经形态硬件兼容性Spiking语言模型

摘要：为了应对隐私等问题，边缘设备上对语言模型的需求日益增长。这催生了针对资源受限设备的小型语言模型（SLM），在这些设备上，能效是一个重要考虑因素。脉冲神经网络（SNNs）因其能效性而成为解决这一问题的有希望的方法，并且已有工作在SNN上实现了基于Transformer的模型。然而，softmax和层归一化（LN）等关键操作在神经形态硬件上难以实现，许多早期工作都绕过了这些操作。为了解决这些挑战，我们引入了Sorbet，这是一个基于Transformer的Spiking语言模型，它具有更高的神经形态硬件兼容性。Sorbet集成了基于移位的新型softmax（PTsoftmax）和位移操作（BSPN）的功率归一化方法，两者都旨在替代相应的能耗密集型操作。通过利用知识蒸馏和模型量化，Sorbet实现了高度压缩的二进制权重模型，在保持竞争力性能的同时，显著降低了能耗。我们通过在GLUE基准和一系列消融实验上的广泛测试，验证了Sorbet的有效性，证明了其在语言模型推理中作为节能解决方案的潜力。

内容总结：
Sorbet是一种新型的Spiking语言模型，旨在提高能效，适用于边缘设备。该模型通过在脉冲神经网络（SNN）上实现，解决了softmax和层归一化等操作在神经形态硬件上难以实现的问题。它采用了PTsoftmax和BSPN技术，这些技术旨在降低能耗。通过知识蒸馏和模型量化，Sorbet能够保持高性能的同时，大幅减少能耗。实验结果表明，Sorbet在能效方面具有巨大潜力，适用于需要节能的语言模型推理场景。

Post by: PaulHoule

Comments:

satvikpendem: I wonder how well this model can typecheck Ruby code.

satvikpendem: 我想知道这个模型对Ruby代码的类型检查有多好。

krasin: There's no code or weights released => no way to reproduce their results.

krasin: 那里；s未释放代码或权重=&gt；无法重现他们的结果。

evanwolf: sometimes it seems folks are just making up words.

evanwolf: 有时候，人们似乎只是在编单词。