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隨著大模型技術的爆發(fā)和快速發(fā)展，各種參數(shù)、系列的模型層出不窮。它們之間有差異嗎？不同的大模型是否有各自的“天賦”？

近日，中國電信人工智能研究院（TeleAI）科研團隊在5個開源異構數(shù)據集上對近50個主流開源大模型測試了文本無損編碼壓縮增益，并統(tǒng)計實驗中模型推理的計算開銷。結果顯示，不同系列模型要實現(xiàn)同等文本無損編碼壓縮增益，所需計算開銷有明顯差異。而同一系列模型，盡管尺寸各異，但文本無損編碼壓縮增益與計算開銷的比值（即大模型的信容）往往保持高度一致。

信容是信息與模型參數(shù)量的比值，用于表示模型內存儲的知識密度。如果把模型比作海綿，信息比作水，那么信容就如同海綿的吸水效率，水吸得越多、越快，說明模型越“聰明”。信容為比較不同架構和參數(shù)大模型的推理效率提供了量化依據，可用于高效評估不同預訓練數(shù)據、模型架構和超參數(shù)的優(yōu)劣?；谛湃菰u估指標，通過對同源小尺寸模型的測試，就能預測大尺寸模型的性能表現(xiàn)，從而加速模型的開發(fā)和迭代。

科研團隊以智傳網理論框架為基礎，通過“信容評估指標”對大模型的效率進行標準化度量。該指標基于“壓縮即智能”的深刻洞察，結合壓縮性能與推理復雜度來定量評估模型效率，不僅能揭示模型在單位計算代價下產出的智能密度，還能在復雜的通算融合網絡中為“算”與“傳”的資源最優(yōu)配置提供理論依據。

隨著大模型推理負載消耗越來越多的計算資源和能源，如何準確評估大模型的推理效率吸引了學界越來越多的關注。專家表示，科研團隊通過信容指標讓跨架構和尺寸的大模型效率評估成為可能，并能有效指導模型的預訓練和高效部署。這項研究不僅為大模型的綠色低碳發(fā)展提供了定量標尺，也為未來通算融合網絡的設計指明了方向。隨著邊緣智能的快速發(fā)展，智傳網的“端-邊-云”分層網絡將在不遠的未來取代傳統(tǒng)的以云上服務器為中心的計算范式，實現(xiàn)更精準的模型選型與算力分配。

目前，該研究的相關代碼與數(shù)據已在相關平臺開源。

（受訪者供圖）