大语言模型(LLM)领域,如 GPT、LLaMA、GLM 等,虽然它们效果惊艳, 但动辄10 Bilion庞大的模型参数个人设备显存远不够训练,甚至推理困难。 几乎所有人都不会只满足于用Lora等方案fine-tuing大模型学会一些新的指令, 这约等于在教牛顿玩21世纪的智能手机,然而,这远远脱离了学习物理本身的奥妙。 此外,卖课付费订阅的营...
在这篇论文中,作者介绍了MiniCPM,这是一个小型语言模型系列,主要基于两个模型,分别拥有2.4B和1.2B非嵌入参数。这两个模型在各自2B和1B规模的类别中表现优异。MiniCPM还展示了与7B到13B语言模型(如Llama2-7B、Mistral-7B、Gemma-7B等)相当的能力。尽管模型规模较小,但我们的训练方法被精心设计,以促进模型规模和...
在深入探讨如何使用C#训练LLM和SLM之前,了解这些模型是什么非常重要。语言模型是能够预测句子中下一个单词、生成文本、翻译语言等的算法。像GPT-3这样的大型语言模型有数十亿个参数,需要大量的计算资源。另一方面,小型语言模型设计得更高效,能够以较少的资源运行,同时仍能提供令人印象深刻的结果。 前提条件 要跟随本指...
尽管如此,Diabetes-7B 的模型体积比 GPT-4 小几十倍,并且能够在消费级 GPU 上本地运行。 数学任务:DeepMind 的研究表明,训练小模型 Gemma2-9B(基于小模型生成的数据),在性能上优于在更大的 Gemma2-27B 上训练。这说明小型模型可以更加专注于细节,而不像大型模型常常试图“展示无关知识”。 内容审核:LLaMA 3....
一种适用于小型语言模型的训练后增强优化方法,文章探讨了针对小型语言模型(SLM)的后训练优化方法,提出了一种基于大模型数据指导的后训练对齐数据构建方法。该方法旨在优化对齐数据的多样性和准确性,以提升小型语言模型的性能。通过实验,验证了监督微调(SFT)和卡尼曼
bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的,但是因为bert的模型参数多,推断速度慢等原因,导致bert在工业界上的应用很难普及,针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键,今天介绍三篇小型化bert模型——DistillBert, ALBERT, TINYBERT。 一,
\(P_\theta\)一般用LSTM来建模,后来逐渐演变为Transformer模块,因为Transformer包含多层的Self-Attention运算,而语言模型恰恰就需要提取这种序列内部交互特征。 基于语言模型的预训练模型子18年以来层出不穷,俨然成了各大公司中的乱斗场,频繁的刷新着以NLU为核心的各类NLP任务。下表就是我根据所看的论文总结出比较典型...
大型语言模型的能源成本通过其用于推理和微调的用途来摊销。因此,经过更优化训练的较小模型的好处,超出了其性能改善的直接好处。 特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监 Andrej Karpathy 表示:Chinchilla 是一个新的语言模型(70B),它优于 Gopher (280B), GPT-3 (175B), Jurrasic-1 (178B), MT-NLG (530B) 大...
站长之家(ChinaZ.com) 2月28日 消息:MobiLlama是一个开源的小型语言模型,专门针对移动设备运行训练的LLM,拥有5亿个参数。该模型的设计旨在满足资源设定计算的需求,同时注重在提高性能的同时降低资源消耗。 项目地址:https://top.aibase.com/tool/mobillama ...
3、智能扩展：从小模型入手，加速大语言模型的预训练 论文标题：Scaling Smart: Accelerating Large Language Model Pre-training with Small Model Initialization 论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.12903 随着语言模型规模不断增大，训练成本也急剧上升。一个拥有 120 亿参数的模型可能需要超过 7.2 万 GPU 小时...