上海交大赵海团队全球首发类人脑大模型BriLLM,突破Transformer三大缺陷实现全模型可解释与无限上下文处理

2025-09-28 12:40:05 1419次浏览

  

本文第一作者赵海是上海交通大学计算机学院长聘教授、博士生导师,同时担任上海交通大学通用人工智能(AGI)研究所所长。他的研究方向涵盖自然语言处理、人工智能和大模型领域。根据MIT发布的全球大学计算机学科排名csrankings显示,上海交通大学计算机学科位列国内第三,其中赵海教授在人工智能和自然语言处理领域的论文贡献度位居全校第一,占该校标准发表总量的四分之一。其Google Scholar引用量已达11900次,并连续三年(2022-2024)入选爱思唯尔高被引学者榜单。

研究团队的其他成员包括:第二作者伍鸿秋(赵海教授2020级博士生)、第三作者杨东杰(2022级博士生)、第四作者邹安妮(2022级硕士生)以及第五作者洪家乐(2024级硕士生)。

研究团队指出,当前GPT类大语言模型仅在输入输出接口层面保持可解释的语义映射,而人类大脑则直接在分布式皮层区域编码语义。若将人脑视为语言 处理系统,其本质上就是一个全局可解释的"超大模型"。

为突破传统Transformer架构在算力需求、可解释性和上下文规模方面的局限,上海交大团队研发了创新性的大语言模型BriLLM。该模型摒弃传统Transformer架构,转而从脑科学神经系统获取灵感,采用受大脑启发的动态信号传播机制替代基于注意力的架构。

项目资源:
Github地址:https://github.com/brillm05/BriLLM0.5
模型权重:https://huggingface.co/BriLLM/BriLLM0.5

研究团队针对Transformer架构的三大核心缺陷进行了创新突破:
1. 算力需求:自注意力机制导致O(n²)复杂度
2. 可解释性:中间层逻辑仍呈黑箱状态
3. 上下文限制:模型参数量需随上下文扩展而增长

赵海教授团队从脑科学获得两项关键启示:
1. 静态语义映射:大脑皮层区域分工明确,特定区域编码特定语义
2. 动态电信号传导:神经通路信号随语境需求动态变化

基于此,团队提出创新 的SiFu(Signal Fully-connected Flowing)学习机制,构建了首个在计算层面模拟人脑全局工作机制的语言模型BriLLM。该模型采用有向图神经网络设计,所有节点均具备可解释性,信号传导遵循"最小阻力原则",显著提升了模型效率和解释性。

BriLLM实现了三大颠覆性创新:
1. SiFu机制:全连接有向图架构   ,支持动态决策
2. 无限上下文处理:参数独立于序列长度
3. 全模型可解释:端到端透明推理

在性能方面,初代BriLLM模型(中文版20亿参数,英文版10亿参数)通过"低频词元边共享"技术,将参数量缩减90%,为千亿级脑启发模型的发展奠定了基础。值得注意的是,BriLLM的模型规模与上下文长度完全解耦,天然支持无限长上下文处理。

展望未来,BriLLM的"节点-信号"设计天然支持多模态扩展,只需为新增模态定义对应节点即可实现多模态融合。研究团队表示,下一步将致力于实现多模态脑启发AGI的突破。

该项目已入选上海交通大学"交大2030"计划2025年度重点项目,该计划每年仅资助五项具有颠覆性创新的世界级基础研究,资助额度达500万元。

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

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合作推广与联盟营销——借力他人流量

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关键步骤:

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- 明确合作方式:可以通过友情链接交换、共同举办线上活动、互相推广等方式实现合作。

设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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关键步骤:

选择🥢:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

豆花天天吃最新视频更新内容并非一项单一的工作,而是需要结合多种策略,利用seo、社交媒体、sem、内容营销、合作推广等手段,综合提升网站的流量和转化率。根据不同的目标和资源,可以选择最适合自己的推广策略,并不断优化调整。

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