論文の概要: JetMoE: Reaching Llama2 Performance with 0.1M Dollars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07413v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 00:52:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:18:26.824715
• Title: JetMoE: Reaching Llama2 Performance with 0.1M Dollars
• Title（参考訳）: JetMoE: 0.1MドルでLlama2のパフォーマンスを向上
• Authors: Yikang Shen, Zhen Guo, Tianle Cai, Zengyi Qin,
• Abstract要約: このレポートでは、JetMoE-8Bという新しい大規模言語モデルを紹介します。 低コストにもかかわらず、JetMoE-8BはLlama2-7Bモデルより優れ、JetMoE-8B-ChatはLlama2-13B-Chatモデルより優れていた。 本報告では,すべてのトレーニングパラメータとデータ混合物について詳述し,オープンファンデーションモデルの開発における今後の取り組みを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.25279860924004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable results, but their increasing resource demand has become a major obstacle to the development of powerful and accessible super-human intelligence. This report introduces JetMoE-8B, a new LLM trained with less than $0.1 million, using 1.25T tokens from carefully mixed open-source corpora and 30,000 H100 GPU hours. Despite its low cost, the JetMoE-8B demonstrates impressive performance, with JetMoE-8B outperforming the Llama2-7B model and JetMoE-8B-Chat surpassing the Llama2-13B-Chat model. These results suggest that LLM training can be much more cost-effective than generally thought. JetMoE-8B is based on an efficient Sparsely-gated Mixture-of-Experts (SMoE) architecture, composed of attention and feedforward experts. Both layers are sparsely activated, allowing JetMoE-8B to have 8B parameters while only activating 2B for each input token, reducing inference computation by about 70% compared to Llama2-7B. Moreover, JetMoE-8B is highly open and academia-friendly, using only public datasets and training code. All training parameters and data mixtures have been detailed in this report to facilitate future efforts in the development of open foundation models. This transparency aims to encourage collaboration and further advancements in the field of accessible and efficient LLMs. The model weights are publicly available at https://github.com/myshell-ai/JetMoE.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成果を上げているが、その資源需要の増加は、強力でアクセスしやすい超人的知能の発展の大きな障害となっている。 このレポートでは、慎重に混合されたオープンソースのコーパスと30,000 H100 GPU時間から1.25Tトークンを使用して、0.1M未満でトレーニングされた新しいLLMであるJetMoE-8Bを紹介する。 低コストにもかかわらず、JetMoE-8BはLlama2-7Bモデルより優れ、JetMoE-8B-ChatはLlama2-13B-Chatモデルより優れていた。 これらの結果から, LLMトレーニングは一般的に考えられているよりもはるかに費用対効果が高いことが示唆された。 JetMoE-8Bは、注意とフィードフォワードの専門家で構成された効率的なSmoEアーキテクチャに基づいている。 どちらの層もわずかに活性化され、JetMoE-8Bは入力トークンごとに2Bしか活性化せず、8Bパラメータを持つことができ、Llama2-7Bと比較して推論計算を約70%削減できる。 さらにJetMoE-8Bは、公開データセットとトレーニングコードのみを使用して、非常にオープンで、アカデミックフレンドリーである。 本報告では,すべてのトレーニングパラメータとデータ混合物について詳述し,オープンファンデーションモデルの開発における今後の取り組みを促進する。 この透明性は、アクセス可能で効率的なLLM分野におけるコラボレーションとさらなる進歩を促進することを目的としている。 モデルウェイトはhttps://github.com/myshell-ai/JetMoE.comで公開されている。

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