論文の概要: Super Tiny Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14159v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 08:41:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:25:45.744054
• Title: Super Tiny Language Models
• Title（参考訳）: 超ティニー言語モデル
• Authors: Dylan Hillier, Leon Guertler, Cheston Tan, Palaash Agrawal, Chen Ruirui, Bobby Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,スーパーティニー言語モデル(STLM)に着目した一連の研究成果を紹介する。 我々は,プーリング機構によるバイトレベルのトークン化,ウェイトタイリング,効率的なトレーニング戦略など,革新的な手法を探求する。 我々の最終的な目標は、広範囲のアプリケーションに対して、高性能な言語モデルをよりアクセスしやすく、実用的なものにすることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8353434814956517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has led to significant improvements in natural language processing but also poses challenges due to their high computational and energy demands. This paper introduces a series of research efforts focused on Super Tiny Language Models (STLMs), which aim to deliver high performance with significantly reduced parameter counts. We explore innovative techniques such as byte-level tokenization with a pooling mechanism, weight tying, and efficient training strategies. These methods aim to significantly reduce reduce the parameter count compared to traditional models -- in future works, we aim to build on these in a way that maintains and improves upon the performance of base transformer models. This series of papers will explore into various subproblems, including tokenizer-free models, self-play based training, and alternative training objectives. We will target models with 10M, 50M, and 100M parameters. Our ultimate goal is to make high-performance language models more accessible and practical for a wide range of applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、自然言語処理の大幅な改善につながったが、高い計算量とエネルギー需要のため、課題も生じている。 本稿では,パラメータ数を大幅に削減して高い性能を実現することを目的とした,Super Tiny Language Models (STLM) に着目した一連の研究成果を紹介する。 我々は,プーリング機構によるバイトレベルのトークン化,ウェイトタイリング,効率的なトレーニング戦略など,革新的な手法を探求する。 これらの手法は従来のモデルと比較してパラメータ数を大幅に削減することを目的としています -- 今後の研究では、ベーストランスフォーマーモデルの性能を維持・改善する手段として、これらの上に構築することを目的としています。 この一連の論文は、トークンフリーモデル、セルフプレイベースのトレーニング、代替的なトレーニング目標など、さまざまなサブプロブレムについて検討する。 10M、50M、100Mパラメータのモデルをターゲットにします。 我々の最終的な目標は、広範囲のアプリケーションに対して、高性能な言語モデルをよりアクセスしやすく、実用的なものにすることです。

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