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/2312.15166v3
• Date: Thu, 4 Apr 2024 01:53:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:43:34.805944
• 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)であるSOLAR 10.7Bを紹介し、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。 本稿では,深層スケーリングと継続事前学習を含むDUS(Deep Up-scaling)と呼ばれるLSMのスケーリング手法を提案する。 DUSモデル上に構築されたSOLAR 10.7B-インストラクトは、Mixtral-8x7B-インストラクトを超越した、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）: 11.248922871251159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SOLAR 10.7B, a large language model (LLM) with 10.7 billion parameters, demonstrating superior performance in various natural language processing (NLP) tasks. Inspired by recent efforts to efficiently up-scale LLMs, we present a method for scaling LLMs called depth up-scaling (DUS), which encompasses depthwise scaling and continued pretraining. In contrast to other LLM up-scaling methods that use mixture-of-experts, DUS does not require complex changes to train and inference efficiently. We show experimentally that DUS is simple yet effective in scaling up high-performance LLMs from small ones. Building on the DUS model, we additionally present SOLAR 10.7B-Instruct, a variant fine-tuned for instruction-following capabilities, surpassing Mixtral-8x7B-Instruct. 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）: 我々は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を紹介し、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。 近年のLLMのスケールアップに着想を得て,DUS(Deepd Up-scaling)と呼ばれるLLMのスケーリング手法を提案する。 他のLLMアップスケーリング手法とは対照的に、DUSはトレーニングや推論を効率的に行うのに複雑な変更を必要としない。 実験により, DUS は単純だが, 高速 LLM のスケールアップには有効であることがわかった。 DUSモデル上に構築されたSOLAR 10.7B-インストラクトは、Mixtral-8x7B-インストラクトを超越した、命令追従機能用に微調整された変種である。 SOLAR 10.7BはApache 2.0ライセンスの下で公開されている。

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