論文の概要: SOLAR 10.7B: Scaling Large Language Models with Simple yet Effective Depth Up-Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15166v1
• Date: Sat, 23 Dec 2023 05:11:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 19:24:28.860389
• Title: SOLAR 10.7B: Scaling Large Language Models with Simple yet Effective Depth Up-Scaling
• Title（参考訳）: SOLAR 10.7B: 単純だが効果的なアップスケーリングによる大規模言語モデルのスケーリング
• Authors: Dahyun Kim, Chanjun Park, Sanghoon Kim, Wonsung Lee, Wonho Song, Yunsu Kim, Hyeonwoo Kim, Yungi Kim, Hyeonju Lee, Jihoo Kim, Changbae Ahn, Seonghoon Yang, Sukyung Lee, Hyunbyung Park, Gyoungjin Gim, Mikyoung Cha, Hwalsuk Lee, Sunghun Kim
• Abstract要約: 我々は107億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)を構築し、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて優れた性能を示す。 また、SOLAR 10.7B-Instructは、Mixtral-8x7Bを超越した命令追従機能用に微調整された変種である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.435566730435461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce depth up-scaling (DUS), a novel technique to up-scale base LLMs efficiently and effectively in a simple manner. In contrast to mixture-of-experts (MoE), DUS does not require complex changes to train and inference. Using DUS, we build SOLAR 10.7B, a large language model (LLM) with 10.7 billion parameters, demonstrating superior performance in various natural language processing (NLP) tasks. Comparative evaluations show that SOLAR 10.7B outperforms existing open-source pretrained LLMs, such as Llama 2 and Mistral 7B. We additionally present SOLAR 10.7B-Instruct, a variant fine-tuned for instruction-following capabilities, surpassing Mixtral-8x7B. SOLAR 10.7B is publicly available under the Apache 2.0 license, promoting broad access and application in the LLM field.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ベースllmを効率良くかつ効果的にスケールアップするための新しい手法であるdus( depth up-scaling)を提案する。 エキスパートの混合(MoE)とは対照的に、DUSはトレーニングや推論に複雑な変更を必要としない。 DUSを用いて107億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)であるSOLAR 10.7Bを構築し、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。 比較評価では、SOLAR 10.7Bは、Llama 2やMistral 7Bのような既存のオープンソースの事前訓練LLMよりも優れている。 さらに,ミクストラル-8x7b を超える命令追従機能を備えた改良型 solar 10.7b-instruct も紹介する。 solar 10.7bはapache 2.0ライセンスの下で公開されており、llm分野の幅広いアクセスとアプリケーションを促進する。

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