在接下来的几天里，北大计算中心的gpu集群再次满负荷运转。
    十几个不同版本的模型，在四张a100显卡上日夜不停地交叉训练、验证、叠代。
    徐辰编写了一个自动化的超参数搜索脚本，让计算机自己去寻找那个最优的解。
    屏幕上，十几条loss曲线像赛跑一样交织在一起，有的早早收敛，有的半路崩盘，有的则还在顽强地挣扎。
    最终，在烧掉了数千块钱的电费后，一个名为“v4_final_best”的模型版本脱颖而出。
    它在clutrr验证集上的准確率稳定在了98.8%，比之前的demo版本又提升了3.5个百分点。
    这类预测模型，准確率理论上是到不了100%的，人类在这个数据集上的平均准確率，也不过是99%左右。毕竟，人也会犯错，也会看花眼。
    而且在ai评测中，为了防止模型“过擬合”或者“作弊”，有时候会故意在测试集中掺杂少量的噪声数据。如果一个模型在这些明显错误的题目上也答“对”了，即输出了错误的標註答案，那就说明这个模型可能是在“背题”，而不是在“推理”。
    所以98.8%算得上已经接近理论极限了。
    看著这个数字，徐辰满意地点了点头。
    “就是它了。”
    ……
    隨后徐辰又看了下训练的日誌。这才发现了这个算法存在一些问题。
    由於之前徐辰都是丟给计算机让计算机自己叠代，然后就去做別的事了，所以徐辰並没有太过关注这个模型的运行效率，但是看了日誌才发现，这个slrm模型，太慢了。
    徐辰看著那个令人咋舌的延迟数据：
    qwen-7b（原版）：推理速度 45 tokens/s。
    qwen-7b + slrm：推理速度 0.8 tokens/s。
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    “0.8 tokens/s……”
    徐辰扶额。
    这速度，跟便秘有什么区別？
    如果用这个速度去跟用户聊天，用户发一句“你好”，等它回一句“你好”，估计都能去泡杯茶回来了。
    ……
    slrm运行这么慢，原因在於计算密度的爆炸。
    传统的transformer，其核心计算是矩阵乘法（matmul）。这玩意儿虽然计算量大，但在现代gpu上已经优化到了极致，那是为了並行计算而生的。
    但slrm不一样。
    它的核心是“几何嵌入”。
    每一个概念，都要被映射为一个高维空间中的“盒子”或者“流形”。
    每一次逻辑推理，都要计算这些几何体之间的“交集”、“並集”和“包含关係”。
    这涉及到大量的非线性运算，比如min、max、softplus，以及复杂的gumbel分布採样。
    这些操作，在gpu上是极其低效的。它们不仅无法充分利用tensor core的算力，还会导致大量的显存碎片化。
    “推理一个简单的三段论，slrm消耗的算力，竟然是同等规模transformer的50倍！”
    徐辰看著屏幕上的性能瓶颈分析，脑海中浮现出一个著名的学术概念。
    “这简直就是教科书级別的『硬体彩票』。”
    徐辰喃喃自语。
    所谓“硬体彩票”，是google研究员sara hooker提出的一个深刻观点：一种ai算法能否成功，往往不取决於它在数学上是否优越，而取决於它是否幸运地“中奖”了——即当下的主流硬体架构是否恰好支持它。
    “transformer之所以能统治世界，不仅仅是因为“自注意力”机制设计得好，更是因为它中了『头彩』。它的核心算子是矩阵乘法，而这恰好是gpu最擅长的事情。”
    这一突破源於gpu的“无心插柳”——其本为处理海量像素设计的並行架构，恰好完美契合了神经网络的矩阵运算需求。
    “而我的slrm，虽然在逻辑推理的数学本质上碾压了transformer，但它输掉了这场『彩票』。”
    徐辰冷静地分析著，“现有的gpu架构，对於几何集合运算和复杂的非线性逻辑，是天然排斥的。tensor core里的乘法器在面对我的『交集运算』时，就像是用一把精密的狙击枪去当烧火棍使。”
    歷史总是惊人的相似。当年深度学习受困於cpu的串行计算，效率低下，一度被视为无法商用的玩具，直到吴恩达引入gpu並行加速才彻底打破了僵局。
    “现在的slrm也正处於这种尷尬的『硬体真空期』。”
    “cpu逻辑控制强，但核心数太少，吞吐量带不动海量计算；而现有的gpu虽然並发强，底层却全是为矩阵乘法设计的。”
    “要想让slrm真正落地，光靠软体优化是不够的。就像谷歌为了追求极致效率，彻底剥离了图形功能，研发了专为矩阵计算设计的tpu（张量处理单元）一样。”
    “slrm也需要属於它的『tpu』。”
    徐辰的目光变得深邃，“最好的办法就是针对slrm的运算特性，单独开发一个適合几何运算的处理器，也许可以称之为——lpu（逻辑推理单元）。”
    当然，这一切得建立在slrm带来的经济价值足够大的前提下。
    ……
    隨后，徐辰又思考了一下，slrm应该还有其他2个问题。
    一个是泛化能力的边界。
    slrm的强大，建立在“逻辑可形式化”的基础上。
    对於数学题、逻辑题、代码生成这种有著严格规则的任务，它简直就是神。
    但是，对於那些模糊的、感性的、没有標准答案的任务呢？
    徐辰目前在这几个测试集中能有较好表现，本质上是因为这些数据本身含有逻辑信息，可以训练模型。
    但是，现实世界中的逻辑关係千奇百怪。
    比如“猫”。在生物学上，它是猫科动物；在文学上，它可能是“高冷”的代名词；在网络文化里，它甚至是“主子”。
    而且有些场景就是天然弱逻辑的，比如写诗，比如閒聊，比如情感諮询。
    slrm的几何约束太强了，它像一把铁钳，死死地卡住了模型发散思维的翅膀。它不允许模型说任何“逻辑不严谨”的话，哪怕那是修辞，是比喻，是艺术。
    “成也逻辑，败也逻辑。”
    “看来，未来还需要设计一个更灵活的『调度器』，让模型知道什么时候该用slrm，什么时候该放飞自我。但这又是一个巨大的工程量。”
    ……
    另一个问题，是训练数据的匱乏。
    徐辰目前能跑出sota，是因为他用的这几个数据集（snli、logiqa等）都是经过人工精心標註的高质量逻辑数据。
    但是，这种数据在海量的网际网路文本中，占比极低。
    想要让slrm真正具备通用的逻辑能力，就需要海量的、覆盖各种领域（法律、医学、常识）的逻辑数据来训练。
    “没有数据，slrm就是个空壳子。”
    “而且，不同的逻辑问题下，逻辑的判断归属是不一样的。这依然需要强大的参数量来擬合。”
    徐辰现在的slrm模块，参数量仅仅只有0.5b。
    “如果要记住更多的逻辑，可能要把slrm扩大到7b，甚至70b，再配合海量的逻辑数据。“
    “到时候，它和transformer结合后的威力，绝对不是简单的1+1=2。”
    “也就是说一个7b的transformer架构的模型，加上7b的slrm模型，组合起来，可能有超过100b参数的能力。”
    “但是……我是没有能力搞到这么多数据了。”
    ……
    经过一番实操，徐辰得出了结论：
    “这个模型学术成果价值比较强，走產业化路线，还有很大的空间。”
    “不过，因为是系统出品，我对这个方向的產业化还是比较有信心的。”
    徐辰又转念一想，“现在这样，作为学术成果，其实刚刚好。”
    “既展示了顛覆性的潜力，又留下了足够的改进空间给后来人。”
    “这，才是一篇顶级论文该有的样子。”
    他甚至可以预见，这篇论文一旦发表，將会养活多少嗷嗷待哺的ai方向研究生。
    “《基於slrm的医疗问答系统优化》、《slrm在法律文书生成中的应用》、《一种改进的gumbel-box几何嵌入算法》……”
    徐辰掰著手指头数了数，忍不住笑出了声。
    “光是把slrm里的几何图形换成『球』、『锥』、『高斯分布』，就能水出几十篇论文。”
    “再把应用场景换一换，从数学题换成代码生成、换成情感分析，又能水出几百篇。”
    “更別提那些搞硬体加速的，搞模型量化的，搞分布式训练的……这简直就是给整个ai圈送了一波『全家桶』级別的选题啊！”
    “我这哪里是发论文，我这是在给全球ai界创造就业岗位啊！”
    “功德无量，功德无量。”
    徐辰双手合十，一脸慈悲。