論文の概要: Do Generative Large Language Models need billions of parameters?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06589v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 20:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:10:16.930113
• Title: Do Generative Large Language Models need billions of parameters?
• Title（参考訳）: 生成型大規模言語モデルは数十億のパラメータを必要とするか?
• Authors: Sia Gholami, Marwan Omar
• Abstract要約: この研究は、モデルの異なる部分がパラメータを共有することを可能にする新しい方法を探究する。 このアプローチは、複雑な言語構造を学習し表現する能力を犠牲にすることなく、モデルがコンパクトであることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents novel systems and methodologies for the development of efficient large language models (LLMs). It explores the trade-offs between model size, performance, and computational resources, with the aim of maximizing the efficiency of these AI systems. The research explores novel methods that allow different parts of the model to share parameters, reducing the total number of unique parameters required. This approach ensures that the model remains compact without sacrificing its ability to learn and represent complex language structures. This study provides valuable insights and tools for creating more efficient and effective LLMs, contributing to a more sustainable and accessible future for AI language modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,効率的な大規模言語モデル(LLM)の開発のための新しいシステムと方法論を提案する。 これらのAIシステムの効率を最大化することを目的として、モデルサイズ、パフォーマンス、計算リソース間のトレードオフを探究する。 この研究は、モデルの異なる部分でパラメータを共有することを可能にする新しい方法を探求し、必要なユニークなパラメータの総数を減らす。 このアプローチは、複雑な言語構造を学習し表現する能力を犠牲にすることなく、モデルをコンパクトに保つ。 この研究は、より効率的で効果的なLLMを作成するための貴重な洞察とツールを提供し、AI言語モデリングのより持続的でアクセスしやすい未来に寄与する。

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