論文の概要: XGen-7B Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03450v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 02:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:29:13.014767
• Title: XGen-7B Technical Report
• Title（参考訳）: XGen-7B技術報告
• Authors: Erik Nijkamp, Tian Xie, Hiroaki Hayashi, Bo Pang, Congying Xia, Chen Xing, Jesse Vig, Semih Yavuz, Philippe Laban, Ben Krause, Senthil Purushwalkam, Tong Niu, Wojciech Kry\'sci\'nski, Lidiya Murakhovs'ka, Prafulla Kumar Choubey, Alex Fabbri, Ye Liu, Rui Meng, Lifu Tu, Meghana Bhat, Chien-Sheng Wu, Silvio Savarese, Yingbo Zhou, Shafiq Joty, Caiming Xiong
• Abstract要約: XGenは、最大1.5Tトークンに対して最大8Kのシーケンス長を持つ7Bパラメータの一連のモデルである。 研究の進歩と商用アプリケーションのためのモデルをオープンソースにしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.71625147048377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become ubiquitous across various domains, transforming the way we interact with information and conduct research. However, most high-performing LLMs remain confined behind proprietary walls, hindering scientific progress. Most open-source LLMs, on the other hand, are limited in their ability to support longer sequence lengths, which is a key requirement for many tasks that require inference over an input context. To address this, we have trained XGen, a series of 7B parameter models on up to 8K sequence length for up to 1.5T tokens. We have also finetuned the XGen models on public-domain instructional data, creating their instruction-tuned counterparts (XGen-Inst). We open-source our models for both research advancements and commercial applications. Our evaluation on standard benchmarks shows that XGen models achieve comparable or better results when compared with state-of-the-art open-source LLMs. Our targeted evaluation on long sequence modeling tasks shows the benefits of our 8K-sequence models over 2K-sequence open-source LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、さまざまなドメインにまたがって広く普及し、情報と対話し、研究を行う方法を変えています。 しかし、ほとんどの高い性能のLSMはプロプライエタリな壁の後ろに留まり、科学的進歩を妨げる。 一方、ほとんどのオープンソース LLM は、長いシーケンス長をサポートする能力に制限があり、これは入力コンテキスト上で推論を必要とする多くのタスクにとって重要な要件である。 これを解決するために、最大8Kシーケンス長で最大1.5Tトークンの7BパラメータモデルであるXGenをトレーニングしました。 また、パブリックドメインの命令データに基づいてXGenモデルを微調整し、その命令を微調整する(XGen-Inst)。 研究の進歩と商用アプリケーションのためのモデルをオープンソースにしています。 標準ベンチマークによる評価の結果,XGen モデルは最先端のオープンソース LLM と比較すると,同等あるいはより良い結果が得られることがわかった。 2K系列のオープンソースLLMに対する8K系列モデルの利点を示す。

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