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【文/觀察者網(wǎng) 張菁娟】據(jù)香港英文媒體《南華早報》10日報道，中國團隊近日成功研發(fā)并發(fā)布了類腦脈沖大模型，這是一款旨在降低能耗、提升性能且無需依賴英偉達芯片的人工智能系統(tǒng)。

該模型名為“瞬悉1.0”（SpikingBrain-1.0），是中國科學院自動化研究所李國齊、徐波團隊與沐曦MetaX合作打造的，其核心在于模仿人類大腦僅激活所需神經(jīng)元的運作模式。

報道稱，與ChatGPT等主流人工智能工具不同，“瞬悉1.0”會有選擇性地對輸入信息做出響應，進而實現(xiàn)節(jié)能并加快響應速度。

中國科學院自動化研究所稱，“瞬悉1.0”在多個核心性能上實現(xiàn)突破，得益于這種設計，該模型能依托高效轉換訓練范式，以約為主流大模型2%的預訓練數(shù)據(jù)量實現(xiàn)與眾多開源Transformer模型在多任務語言理解（MMLU），中文多任務語言理解（CMMLU、Ceval），常識推理能力（ARC、HS）任務上相媲美的性能。在某些情況下，其運行速度比傳統(tǒng)模型快出100倍。

這是中國首次提出大規(guī)模類腦脈沖基礎模型架構、并首次在國產(chǎn)圖形處理器(GPU)算力集群上構建類腦脈沖大模型的訓練和推理框架。提出的模型解決了脈沖驅動限制下的大規(guī)模類腦模型性能退化問題，其超長序列處理能力在法律/醫(yī)學文檔分析、復雜多智能體模擬、高能粒子物理實驗、DNA序列分析、分子動力學軌跡等超長序列任務建模場景中具有顯著的潛在效率優(yōu)勢。

中國科學院自動化研究所強調(diào)，這次發(fā)布的大模型為新一代人工智能發(fā)展提供了非Transformer架構的新技術路線，并將啟迪更低功耗的下一代神經(jīng)形態(tài)計算理論和芯片設計。

報道指出，在美國收緊對先進人工智能芯片出口管制的背景下，這一模型具有重要的戰(zhàn)略意義。

目前，該研究團隊開源了SpikingBrain-1.0-7B模型并開放SpikingBrain-1.0-76B測試網(wǎng)址。

該系統(tǒng)在試用網(wǎng)站上介紹道，其深度融合人腦信息處理機制與脈沖計算范式，致力于通過高效、節(jié)能、國產(chǎn)化的類腦推理為使用者提供強大而可靠的智能服務。

網(wǎng)站截圖

據(jù)報道，當前最受歡迎的人工智能模型均需巨大計算能力支撐。企業(yè)為訓練這些模型，需依賴配備高端芯片的大型數(shù)據(jù)中心，而這類芯片會消耗大量電力與冷卻水。

即便完成訓練，這些系統(tǒng)對資源的需求依然很高。處理長輸入或生成復雜響應時，它們會因并行處理每個詞匯而非聚焦關鍵信息而變慢，同時給內(nèi)存帶來壓力，這不僅推高運行成本，也加劇了對環(huán)境的影響。

相比之下，“瞬悉1.0”的研發(fā)團隊從真實神經(jīng)元的工作原理中汲取靈感。該系統(tǒng)不會同時處理所有信息，而是有選擇性地做出反應，以更低能耗完成復雜任務，與人類大腦的工作方式高度相似。

其核心技術模仿了大腦僅在受到觸發(fā)時才快速發(fā)送信號脈沖的特性。這種由事件驅動的方式使系統(tǒng)大部分時間處于“靜默”狀態(tài)，有助于保持高效節(jié)能。

研究人員稱，盡管SpikingBrain所用數(shù)據(jù)僅為傳統(tǒng)模型的一小部分，但其性能卻與主流開源替代模型相當，并且它在處理長序列數(shù)據(jù)方面也表現(xiàn)出色。

他們在論文中寫道：“這一突破性實踐不僅為國產(chǎn)算力平臺上的高效大模型研發(fā)提供了寶貴經(jīng)驗，更對未來大模型的規(guī)?；渴鹋c應用開辟了新路徑。”

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