論文の概要: RecurrentGemma: Moving Past Transformers for Efficient Open Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07839v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 15:27:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 13:30:32.019315
• Title: RecurrentGemma: Moving Past Transformers for Efficient Open Language Models
• Title（参考訳）: RecurrentGemma: 効率的なオープン言語モデルのためのトランスフォーマーの移動
• Authors: Aleksandar Botev, Soham De, Samuel L Smith, Anushan Fernando, George-Cristian Muraru, Ruba Haroun, Leonard Berrada, Razvan Pascanu, Pier Giuseppe Sessa, Robert Dadashi, Léonard Hussenot, Johan Ferret, Sertan Girgin, Olivier Bachem, Alek Andreev, Kathleen Kenealy, Thomas Mesnard, Cassidy Hardin, Surya Bhupatiraju, Shreya Pathak, Laurent Sifre, Morgane Rivière, Mihir Sanjay Kale, Juliette Love, Pouya Tafti, Armand Joulin, Noah Fiedel, Evan Senter, Yutian Chen, Srivatsan Srinivasan, Guillaume Desjardins, David Budden, Arnaud Doucet, Sharad Vikram, Adam Paszke, Trevor Gale, Sebastian Borgeaud, Charlie Chen, Andy Brock, Antonia Paterson, Jenny Brennan, Meg Risdal, Raj Gundluru, Nesh Devanathan, Paul Mooney, Nilay Chauhan, Phil Culliton, Luiz GUStavo Martins, Elisa Bandy, David Huntsperger, Glenn Cameron, Arthur Zucker, Tris Warkentin, Ludovic Peran, Minh Giang, Zoubin Ghahramani, Clément Farabet, Koray Kavukcuoglu, Demis Hassabis, Raia Hadsell, Yee Whye Teh, Nando de Frietas,
• Abstract要約: 本稿では,Googleの新しいGriffinアーキテクチャを用いたオープン言語モデルであるRecurrentGemmaを紹介する。 Griffinは、言語における優れたパフォーマンスを達成するために、線形反復と局所的な注意を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.59785165735727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce RecurrentGemma, an open language model which uses Google's novel Griffin architecture. Griffin combines linear recurrences with local attention to achieve excellent performance on language. It has a fixed-sized state, which reduces memory use and enables efficient inference on long sequences. We provide a pre-trained model with 2B non-embedding parameters, and an instruction tuned variant. Both models achieve comparable performance to Gemma-2B despite being trained on fewer tokens.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Googleの新しいGriffinアーキテクチャを用いたオープン言語モデルであるRecurrentGemmaを紹介する。 Griffinは、言語における優れたパフォーマンスを達成するために、線形反復と局所的な注意を組み合わせる。 メモリ使用量を削減し、長いシーケンスの効率的な推論を可能にする固定サイズの状態を持つ。 2Bの非埋め込みパラメータを持つ事前学習モデルと、命令調律変種を提供する。 どちらのモデルも、少ないトークンでトレーニングされているにもかかわらず、Gemma-2Bと同等のパフォーマンスを実現している。

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