谷歌公佈解決人工智能內存挑戰的算法;內存和存儲庫存下降

谷歌（GOOG）（GOOGL）今天透露了一組新算法，旨在減少運行大型語言模型和載體搜索引擎所需的內存量。

主要存儲器和存儲供應商的股價在周三早盤的市場行動中下跌。美光科技（MU）下跌4%，西部數據下跌4.4%，希捷科技（STX）下跌5.6%，Sandisk（SNDK）下跌6.5%。Sandisk今天透露，已達成私募認購協議，對半導體公司Nanya Technology進行股權投資。

谷歌推出的算法包括TurboQuant、Quanzed Johnson-Lindenstrauss和PolarQuant。TurboQuant是一種壓縮算法，可以最佳地解決載體量化中的內存負載挑戰。

一種名為Johnson-Lindenstrauss變換的數學技術可以縮小複雜的多維數據，同時保留數據點之間的基本距離和關係。該算法創建了一種需要零內存負載的高速速記。

最后，PolarQuant通過使用極座標來解決內存負載問題。這使得LLM可以跳過數據規範化步驟，因為它將數據映射到固定的、可預測的「圓形」網格上，其中邊界已經已知。

谷歌研究科學家阿米爾·贊迪耶（Amir Zandieh）和副總裁兼谷歌研究員瓦哈布·米爾羅克尼（Vahab Mirrokni）在一篇博客文章中表示：「隨着人工智能越來越多地融入到所有產品中，從LLM到語義搜索，基本向量量化方面的工作將比以往任何時候都更加重要。」

谷歌計劃在四月份在里約熱內盧舉行的國際學習代表會議上展示TurboQuant。