模型简介:SLM-LiteLlama是对 Meta AI 的 LLaMa 2 的开源复刻版本,但模型规模显著缩小。它有 460M 参数,由 1T token 进行训练。LiteLlama-460M-1T 在RedPajama数据集上进行训练,并使用 GPT2Tokenizer 对文本进行 token 化。作者在 MMLU 任务上对该模型进行评估,结果证明,在参数量大幅减
SLM 的小型架构也使其非常适合需要减少延迟和更小内存占用量的任务。SLM适用于快速原型设计等场景、嵌入式系统开发或在计算资源有限的机器上工作。 SLM 的主要限制是与 LLM 相比,其捕获复杂、广泛上下文的能力降低,这可能会影响其处理复杂项目或大型代码库时的性能。 尽管如此,它们仍然很有吸引力,因为专家认为手机将...
👉 关键发现1:传统SLM训练算力需求被高估,轻量化方案实现10倍效率提升 👉 突破性成果:模型在低资源条件下达到SOTA水平,开源代码已放出(文末福利) 这项研究不仅颠覆行业认知,更为中小团队打开语音AI研发新可能!🔥 #人工智能#LLM(大型语音模型)#开源项目#深度学习(Deep Learning) ...
例如,SLM能够帮助开发者快速读取数据并进行简单的数据处理,显著提高了编写代码的效率。 在实际使用中,这些模型已经被证明可以在多种场景中发挥出色的表现。开发者通过使用本地LLM,能够创建复杂的编程解决方案,而SLM则为基础代码生成提供了理想的支持。在编码比赛和市场中的实际应用中,许多开发者反馈,通过这些工具,代码的...
模型简介:SLM-LiteLlama是对 Meta AI 的 LLaMa 2 的开源复刻版本,但模型规模显著缩小。它有 460M 参数,由 1T token 进行训练。LiteLlama-460M-1T 在RedPajama数据集上进行训练,并使用 GPT2Tokenizer 对文本进行 token 化。作者在 MMLU 任务上对该模型进行评估,结果证明,在参数量大幅减少的情况下,LiteLlama-46...