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端側最強,Meta田淵棟等人卷10億以下參數小模型,LeCun:小技巧啟動

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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端側最強,Meta田淵棟等人卷10億以下參數小模型,LeCun:小技巧啟動

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原標題:端側最強,Meta田淵棟等人卷10億以下參數小模型,LeCun:小技巧啟動
關鍵字:模型,報告,規模,權重,研究者
文章來源:機器之心
內容字數:6103字

內容摘要:


機器之心報道
機器之心編輯部Meta 推出 MobileLLM 系列,一款適用于移動設備上的「小」模型。「在移動設備上運行 LLM?可能需要 Meta 的一些技巧。」剛剛,圖靈獎得主 Yann LeCun 在個人社交平臺表示。他所宣傳的這項研究來自 Meta 最新論文《 MobileLLM: Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases 》,在眾多作者中也有我們熟悉的來自 Meta FAIR 田淵棟。
田淵棟表示:「我們的 MobileLLM 預訓練模型(125M/350M),性能達到 SoTA,特別是在 / API 調用方面表現出色。此外,本工作中的一個有趣研究是跨 Transformer 層的權重共享,這樣不僅節省了參數,還減少了推理過程中的延遲。」論文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.14905.pdf
現階段大語言模型(LLM)已經滲透到人類生活的各個方面,尤其是以 ChatGPT 等為代表的模型,這類研究主要在云環境中運行。
然而領先的模型如 Ch


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