論文の概要: Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19427v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 18:24:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 13:24:42.217433
• Title: Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models
• Title（参考訳）: griffin: 効率的な言語モデルのための局所的注意を伴う混合ゲート線形回帰
• Authors: Soham De, Samuel L. Smith, Anushan Fernando, Aleksandar Botev, George Cristian-Muraru, Albert Gu, Ruba Haroun, Leonard Berrada, Yutian Chen, Srivatsan Srinivasan, Guillaume Desjardins, Arnaud Doucet, David Budden, Yee Whye Teh, Razvan Pascanu, Nando De Freitas and Caglar Gulcehre
• Abstract要約: 我々は、ゲート線形再帰を持つRNNのHawkと、ゲート線形再帰と局所的な注意を混合したハイブリッドモデルGriffinを提案する。 ホークは下流でのマンバのパフォーマンスを上回り、グリフィンは6倍以上のトークンで訓練されているにもかかわらず、ラマ-2のパフォーマンスに匹敵する。 Griffinを14Bパラメータまで拡張し、効率的な分散トレーニングのためにモデルをシャーディングする方法を説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.70220733111164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recurrent neural networks (RNNs) have fast inference and scale efficiently on long sequences, but they are difficult to train and hard to scale. We propose Hawk, an RNN with gated linear recurrences, and Griffin, a hybrid model that mixes gated linear recurrences with local attention. Hawk exceeds the reported performance of Mamba on downstream tasks, while Griffin matches the performance of Llama-2 despite being trained on over 6 times fewer tokens. We also show that Griffin can extrapolate on sequences significantly longer than those seen during training. Our models match the hardware efficiency of Transformers during training, and during inference they have lower latency and significantly higher throughput. We scale Griffin up to 14B parameters, and explain how to shard our models for efficient distributed training.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、高速な推論を持ち、長いシーケンスで効率的にスケールするが、トレーニングが難しく、スケールが難しい。 我々は、ゲート線形再帰を持つRNNのHawkと、ゲート線形再帰と局所的な注意を混合したハイブリッドモデルGriffinを提案する。 ホークはダウンストリームタスクでのmambaのパフォーマンスを上回り、グリフィンは6倍以上のトークンで訓練されたにもかかわらずllama-2のパフォーマンスに匹敵する。 また、Griffinはトレーニング中に見られるものよりもはるかに長いシーケンスを外挿できることを示す。 我々のモデルはトレーニング中のTransformerのハードウェア効率と一致し、推論時にレイテンシが低く、スループットが大幅に向上します。 Griffinを14Bパラメータまで拡張し、効率的な分散トレーニングのためにモデルをシャーディングする方法を説明します。

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