SpikingBrain-1.0 내재적 복잡성을 기반으로 한 대형 뇌 유사 스파이크 모델

1. 튜토리얼 소개

"SpikingBrain-1.0"은 중국과학원 자동화연구소, 뇌인지 및 뇌유사지능 국가중점실험실, Muxi Integrated Circuit Co., Ltd. 및 기타 기관에서 2025년 9월에 출시한 국내 자체 제작 독립 제어형 뇌유사 펄스 모델입니다. 뇌 메커니즘에서 영감을 받은 SpikingBrain은 하이브리드 효율적 주의 메커니즘, MoE 모듈, 펄스 코딩을 아키텍처에 통합했으며, 오픈 소스 모델 생태계와 호환되는 범용 변환 파이프라인을 지원합니다. 이를 통해 2% 미만의 데이터로 지속적인 사전 학습이 가능하면서도 주류 오픈 소스 모델과 유사한 성능을 달성합니다. SpikingBrain은 4M 토큰 시퀀스의 TTFT에서 100배 이상의 가속을 달성했으며, 펄스 코딩은 미시 수준에서 69% 이상의 희소성을 제공했습니다. 거시 수준에서 MoE 희소성과 결합된 이러한 발전은 차세대 뉴로모픽 칩 설계에 귀중한 지침을 제공합니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.SpikingBrain 기술 보고서: Spiking Brain에서 영감을 받은 대형 모델".

이 튜토리얼에서는 단일 A6000 GPU를 컴퓨팅 리소스로 사용합니다. 이 튜토리얼에 사용된 모델은 SpikingBrain의 V1-7B-sft-s3-reasoning입니다.

2. 효과 표시

3. 작업 단계

1. 컨테이너를 시작하세요

2. 사용 단계

"모델"이 표시되지 않으면 모델이 초기화되고 있음을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 약 2~3분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주시기 바랍니다.

4. 토론

🖌️ 좋은 프로젝트를 발견하시면 배경에 댓글을 남겨 추천해 주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. QR 코드를 스캔하여 [AI4S 튜토리얼]을 적어주시면 그룹에 참여하여 다양한 기술적인 문제에 대해 논의하고 지원 결과를 공유해 드리겠습니다.↓

인용 정보

Github 사용자에게 감사드립니다 슈퍼양  이 튜토리얼의 배포. 이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@article{pan2025spikingbrain,
  title={SpikingBrain Technical Report: Spiking Brain-inspired Large Models},
  author={Pan, Yuqi and Feng, Yupeng and Zhuang, Jinghao and Ding, Siyu and Liu, Zehao and Sun, Bohan and Chou, Yuhong and Xu, Han and Qiu, Xuerui and Deng, Anlin and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2509.05276},
  year={2025}
}