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今天的主题是：FFN Fusion: Rethinking Sequential Computation in Large Language Models

Summary

该论文介绍了一种名为FFN Fusion的新型优化技术，旨在提高大型语言模型的推理效率。通过识别并整合变压器架构中连续的馈送网络（FFN）层，该方法将顺序计算转化为并行操作，从而显著减少推理延迟和每令牌成本。研究人员利用这种技术开发了Ultra-253B-Base模型，该模型在保持或超越原始大型模型性能的同时，实现了显著的速度提升和更低的内存占用。此外，该研究还探讨了不同模型层之间的依赖关系，为未来的模型架构设计和优化方向提供了新的见解，甚至表明整个变压器块也能在某些情况下并行化。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18908