論文の概要: Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to Trillion-Parameters LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02994v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 07:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:57:21.843225
• Title: Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to Trillion-Parameters LLM
• Title（参考訳）: ブレンディングは必要なすべて:1兆ドルのパラメーターllmよりも安く、より良い代替手段
• Authors: Xiaoding Lu, Adian Liusie, Vyas Raina, Yuwen Zhang, William Beauchamp
• Abstract要約: より小さなモデルの組み合わせは、特異な大きなモデルと比較して、同等または拡張されたパフォーマンスを協調的に達成できるだろうか? 我々は,複数のチャットAIを統合する上で,単純かつ効果的な手法である「ブレンディング」というアプローチを導入する。 例えば、中程度のサイズの3つのモデル(6B/13Bパラメータ)を統合することで、ChatGPT (175B+パラメータ)のようなかなり大きなモデルのパフォーマンス指標に匹敵したり、超えたりすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.075901998104495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In conversational AI research, there's a noticeable trend towards developing models with a larger number of parameters, exemplified by models like ChatGPT. While these expansive models tend to generate increasingly better chat responses, they demand significant computational resources and memory. This study explores a pertinent question: Can a combination of smaller models collaboratively achieve comparable or enhanced performance relative to a singular large model? We introduce an approach termed "blending", a straightforward yet effective method of integrating multiple chat AIs. Our empirical evidence suggests that when specific smaller models are synergistically blended, they can potentially outperform or match the capabilities of much larger counterparts. For instance, integrating just three models of moderate size (6B/13B paramaeters) can rival or even surpass the performance metrics of a substantially larger model like ChatGPT (175B+ paramaters). This hypothesis is rigorously tested using A/B testing methodologies with a large user base on the Chai research platform over a span of thirty days. The findings underscore the potential of the "blending" strategy as a viable approach for enhancing chat AI efficacy without a corresponding surge in computational demands.
• Abstract（参考訳）: 会話型AI研究では、ChatGPTのようなモデルが示すように、多数のパラメータを持つモデルを開発する傾向が顕著です。 これらの拡張モデルは、より優れたチャット応答を生成する傾向にあるが、大きな計算リソースとメモリを必要とする。 より小さなモデルの組み合わせは、特異な大きなモデルと比較して、同等または拡張されたパフォーマンスを協調的に達成できるだろうか? 複数のチャットAIを統合する上で,単純かつ効果的な手法である「ブレンディング」というアプローチを導入する。 我々の実証的な証拠は、特定の小さなモデルが相乗的にブレンドされると、より大きいモデルの能力よりも優れ、または匹敵する可能性があることを示唆している。 例えば、中程度のサイズの3つのモデル(6B/13Bパラメータ)を統合することで、ChatGPT (175B+パラメータ)のようなかなり大きなモデルのパフォーマンス指標に匹敵したり、超えたりすることができる。 この仮説は、30日間にわたってChaiリサーチプラットフォーム上で大きなユーザベースを持つA/Bテスト手法を使って厳格にテストされている。 この結果は、計算要求の急増を伴わずに、チャットAIの有効性を高めるための実行可能なアプローチとして、"ブレンディング"戦略の可能性を強調している。

関連論文リスト

• What Matters for Model Merging at Scale? [94.26607564817786]
  モデルマージは、複数の専門家モデルとより有能な単一モデルを組み合わせることを目的としている。 これまでの研究は主に、いくつかの小さなモデルをマージすることに焦点を当ててきた。 本研究は,大規模モデルマージの有用性を体系的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T17:17:19Z)
• HM3: Heterogeneous Multi-Class Model Merging [0.0]
  本研究では,補助ガードレールモデルを単一多機能モデルに統合するためのトレーニングフリーモデルマージ手法について検討する。 異種ラベル空間とマルチクラス分類器をマージする簡単な手法として、異種多クラスモデルマージ(HM3)を提案する。 BERTをベースとしたガードモデルをマージする有望な結果が報告され、その一部はソースモデルよりも平均F1スコア高くなり、推論時間を最大44%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T22:42:45Z)
• Brainstorming Brings Power to Large Language Models of Knowledge Reasoning [17.14501985068287]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語生成、テキスト理解、知識推論において驚くべき能力を示した。 近年の研究では、多モデルコラボレーションの導入により、幅広いタスクにおけるモデルの推論能力が向上している。 本稿では,インプットに基づくマルチモデルブレインストーミングを提案する。ブレインストーミングのためのグループに,複数の推論と再推論のラウンドを組み込んだ結果,コンセンサスな回答が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T14:47:14Z)
• Tiny Models are the Computational Saver for Large Models [1.8350044465969415]
  本稿では,TinySaverについて紹介する。TinySaverは,大規模モデルを適応的に置き換えるために小さなモデルを用いる,早期に出現する動的モデル圧縮手法である。 この手法をImageNet-1k分類で評価した結果,最大90%の演算数を削減できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T14:14:30Z)
• Understanding Parameter Sharing in Transformers [53.75988363281843]
  トランスフォーマーに関するこれまでの研究は、異なるレイヤでパラメータを共有することに集中しており、モデルの深さを増大させることで、限られたパラメータを持つモデルの性能を向上させることができる。 このアプローチの成功は, モデル複雑性の増加により, ごく一部に過ぎず, 収束性の向上に大きく寄与することを示す。 8つの機械翻訳タスクの実験結果から,パラメータ共有モデルのモデル複雑性を半分に抑えて,我々のモデルが競合性能を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T10:48:59Z)
• Sparse MoEs meet Efficient Ensembles [49.313497379189315]
  このようなモデルの2つの一般的なクラス、すなわちニューラルネットワークのアンサンブルと専門家のスパースミックス(スパースMoE)の相互作用について研究する。 Efficient Ensemble of Experts (E$3$)は、両モデルのクラスを最大限に活用するスケーラブルでシンプルなMoEのアンサンブルであり、深いアンサンブルよりも最大45%少ないFLOPを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T11:58:35Z)
• MoEfication: Conditional Computation of Transformer Models for Efficient Inference [66.56994436947441]
  トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルは、パラメータ容量が大きいため、ほとんどのNLPタスクにおいて優れた性能を実現することができるが、計算コストも大きい。 スパースアクティベーション現象に基づく条件計算により,大規模モデル推論を高速化する。 そこで本研究では,モデルサイズが等しいMoE(Mix-of-experts)バージョン,すなわちMoEficationに変換することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T02:14:38Z)
• Fast and More Powerful Selective Inference for Sparse High-order Interaction Model [17.549975092550074]
  本研究では,Sparse High-order Interaction Model (SHIM)について考察する。 統計的に重要な高次相互作用を見つけることは、その効果の本質的な高次元性のために困難である。 我々の主な貢献は、高次相互作用モデルへの選択的推論のために最近開発されたパラメトリックプログラミングアプローチを拡張することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T09:22:42Z)
• Exploring Sparse Expert Models and Beyond [51.90860155810848]
  Mixture-of-Experts (MoE) モデルは、無数のパラメータを持つが、一定の計算コストで有望な結果が得られる。 本稿では,専門家を異なるプロトタイプに分割し,上位1ドルのルーティングに$k$を適用する,エキスパートプロトタイピングというシンプルな手法を提案する。 この戦略は, モデル品質を向上させるが, 一定の計算コストを維持するとともに, 大規模モデルのさらなる探索により, 大規模モデルの訓練に有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T16:12:44Z)
• When Ensembling Smaller Models is More Efficient than Single Large Models [52.38997176317532]
  アンサンブルは高い精度で単一モデルより優れており、計算に要する総FLOPは少ない。 これは、アンサンブルの出力の多様性がより大きなモデルを訓練するよりも効率的であることを示す興味深い観察結果である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T18:56:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。