論文の概要: Scaling Laws for Linear Complexity Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16690v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 14:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:25:06.456625
• Title: Scaling Laws for Linear Complexity Language Models
• Title（参考訳）: 線形複素言語モデルのスケーリング法則
• Authors: Xuyang Shen, Dong Li, Ruitao Leng, Zhen Qin, Weigao Sun, Yiran Zhong,
• Abstract要約: 線形複雑性言語モデルのスケーリング法則を提示し、その拡張性の基礎を確立する。 この研究は、既存の線形複雑性言語モデルが従来のトランスフォーマーベースモデルと同様のスケーリング能力を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.787664489713332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The interest in linear complexity models for large language models is on the rise, although their scaling capacity remains uncertain. In this study, we present the scaling laws for linear complexity language models to establish a foundation for their scalability. Specifically, we examine the scaling behaviors of three efficient linear architectures. These include TNL, a linear attention model with data-independent decay; HGRN2, a linear RNN with data-dependent decay; and cosFormer2, a linear attention model without decay. We also include LLaMA as a baseline architecture for softmax attention for comparison. These models were trained with six variants, ranging from 70M to 7B parameters on a 300B-token corpus, and evaluated with a total of 1,376 intermediate checkpoints on various downstream tasks. These tasks include validation loss, commonsense reasoning, and information retrieval and generation. The study reveals that existing linear complexity language models exhibit similar scaling capabilities as conventional transformer-based models while also demonstrating superior linguistic proficiency and knowledge retention.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの線形複雑性モデルへの関心は高まっているが、そのスケーリング能力は未だ不明である。 本研究では,線形複雑性言語モデルのスケーリング法則について述べる。 具体的には、3つの効率的な線形アーキテクチャのスケーリング挙動について検討する。 これには、データ非依存の線形アテンションモデルであるTNL、データ非依存のリニアRNNであるHGRN2、崩壊のないリニアアテンションモデルであるcosFormer2が含まれる。 また,LLaMAをソフトマックスアテンションのためのベースラインアーキテクチャとして含めている。 これらのモデルは、300Bコーパスの70Mから7Bパラメータの6つの変種で訓練され、様々な下流タスクで合計1,376の中間チェックポイントで評価された。 これらのタスクには、検証損失、常識推論、情報検索と生成が含まれる。 既存の線形複雑言語モデルは従来のトランスフォーマーモデルと同様のスケーリング能力を示しつつ、優れた言語能力と知識保持を示す。

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