基于进制嵌入及累计解码的大模型研究

摘要：

随着深度学习领域的快速发展，许多复杂的神经网络已经在各个领域取得了重要的突破。然而，大型神经网络一般需要大量的计算能力、存储空间和时间复杂度，在现有的硬件资源下，降低这些巨型模型的训练和预测成本仍具有挑战性。为此，本文提出了基于进制嵌入（EmAdd）和累计解码（Accumulative
Decoding）技术的大模型优化方案。该方案能够有效减少权重参数的数量，提升模型的性能，降低时间复杂度，并在不影响精度的前提下提高解码速度。

1. 介绍

随着深度学习在NLP、计算机视觉和语音识别等领域的广泛应用，大型神经网络变得越来越重要。然而，在大型模型的训练和使用过程中，我们通常面临着计算资源的限制。本文提出了一种基于进制嵌入和累计解码的大模型优化方案，通过压缩模型权重，降低计算复杂度，提高解码速度。

2. 基于进制嵌入的模型压缩技术

进制嵌入是一种压缩模型权重的方法，简单来说就是将权重进行分解，将一个权重分解为若干个较小的权重求和，从而实现模型参数的压缩。在本文中，我们使用了一个名为EmAdd的神经网络层，通过进制嵌入技术，将权重矩阵进行分解，缩减模型的参数数量。

3. 累计解码技术

为了提高大型模型的解码速度，我们采用了一种名为累计解码（Accumulative
Decoding）的技术