論文の概要: Gemma 2: Improving Open Language Models at a Practical Size

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00118v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 19:13:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 22:25:51.489203
• Title: Gemma 2: Improving Open Language Models at a Practical Size
• Title（参考訳）: Gemma 2: 実用規模でオープン言語モデルを改善する
• Authors: Gemma Team, Morgane Riviere, Shreya Pathak, Pier Giuseppe Sessa, Cassidy Hardin, Surya Bhupatiraju, Léonard Hussenot, Thomas Mesnard, Bobak Shahriari, Alexandre Ramé, Johan Ferret, Peter Liu, Pouya Tafti, Abe Friesen, Michelle Casbon, Sabela Ramos, Ravin Kumar, Charline Le Lan, Sammy Jerome, Anton Tsitsulin, Nino Vieillard, Piotr Stanczyk, Sertan Girgin, Nikola Momchev, Matt Hoffman, Shantanu Thakoor, Jean-Bastien Grill, Behnam Neyshabur, Alanna Walton, Aliaksei Severyn, Alicia Parrish, Aliya Ahmad, Allen Hutchison, Alvin Abdagic, Amanda Carl, Amy Shen, Andy Brock, Andy Coenen, Anthony Laforge, Antonia Paterson, Ben Bastian, Bilal Piot, Bo Wu, Brandon Royal, Charlie Chen, Chintu Kumar, Chris Perry, Chris Welty, Christopher A. Choquette-Choo, Danila Sinopalnikov, David Weinberger, Dimple Vijaykumar, Dominika Rogozińska, Dustin Herbison, Elisa Bandy, Emma Wang, Eric Noland, Erica Moreira, Evan Senter, Evgenii Eltyshev, Francesco Visin, Gabriel Rasskin, Gary Wei, Glenn Cameron, Gus Martins, Hadi Hashemi, Hanna Klimczak-Plucińska, Harleen Batra, Harsh Dhand, Ivan Nardini, Jacinda Mein, Jack Zhou, James Svensson, Jeff Stanway, Jetha Chan, Jin Zhou, Joana Carrasqueira, Joana Iljazi, Jocelyn Becker, Joe Fernandez, Joost van Amersfoort, Josh Gordon, Josh Lipschultz, Josh Newlan, Ju-yeong Ji, Kareem Mohamed, Kartikeya Badola, Kat Black, Katie Millican, Keelin McDonell, Kelvin Nguyen, Kiranbir Sodhia, Kish Greene, Lars Lowe Sjoesund, Lauren Usui, Laurent Sifre, Lena Heuermann, Leticia Lago, Lilly McNealus, Livio Baldini Soares, Logan Kilpatrick, Lucas Dixon, Luciano Martins, Machel Reid, Manvinder Singh, Mark Iverson, Martin Görner, Mat Velloso, Mateo Wirth, Matt Davidow, Matt Miller, Matthew Rahtz, Matthew Watson, Meg Risdal, Mehran Kazemi, Michael Moynihan, Ming Zhang, Minsuk Kahng, Minwoo Park, Mofi Rahman, Mohit Khatwani, Natalie Dao, Nenshad Bardoliwalla, Nesh Devanathan, Neta Dumai, Nilay Chauhan, Oscar Wahltinez, Pankil Botarda, Parker Barnes, Paul Barham, Paul Michel, Pengchong Jin, Petko Georgiev, Phil Culliton, Pradeep Kuppala, Ramona Comanescu, Ramona Merhej, Reena Jana, Reza Ardeshir Rokni, Rishabh Agarwal, Ryan Mullins, Samaneh Saadat, Sara Mc Carthy, Sarah Perrin, Sébastien Arnold, Sebastian Krause, Shengyang Dai, Shruti Garg, Shruti Sheth, Sue Ronstrom, Susan Chan, Timothy Jordan, Ting Yu, Tom Eccles, Tom Hennigan, Tomas Kocisky, Tulsee Doshi, Vihan Jain, Vikas Yadav, Vilobh Meshram, Vishal Dharmadhikari, Warren Barkley, Wei Wei, Wenming Ye, Woohyun Han, Woosuk Kwon, Xiang Xu, Zhe Shen, Zhitao Gong, Zichuan Wei, Victor Cotruta, Phoebe Kirk, Anand Rao, Minh Giang, Ludovic Peran, Tris Warkentin, Eli Collins, Joelle Barral, Zoubin Ghahramani, Raia Hadsell, D. Sculley, Jeanine Banks, Anca Dragan, Slav Petrov, Oriol Vinyals, Jeff Dean, Demis Hassabis, Koray Kavukcuoglu, Clement Farabet, Elena Buchatskaya, Sebastian Borgeaud, Noah Fiedel, Armand Joulin, Kathleen Kenealy, Robert Dadashi, Alek Andreev,
• Abstract要約: Gemma 2は、軽量で最先端のオープンモデルであるGemmaファミリの新しい追加である。 我々はTransformerアーキテクチャにいくつかの技術的変更を適用し、例えば、ローカル・グローバル・アテンションをインターリーブする。 結果として得られたモデルは、そのサイズで最高のパフォーマンスを提供し、さらに2～3倍の大きさのモデルに対して、競争力のある代替手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.7426042430278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce Gemma 2, a new addition to the Gemma family of lightweight, state-of-the-art open models, ranging in scale from 2 billion to 27 billion parameters. In this new version, we apply several known technical modifications to the Transformer architecture, such as interleaving local-global attentions (Beltagy et al., 2020a) and group-query attention (Ainslie et al., 2023). We also train the 2B and 9B models with knowledge distillation (Hinton et al., 2015) instead of next token prediction. The resulting models deliver the best performance for their size, and even offer competitive alternatives to models that are 2-3 times bigger. We release all our models to the community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、Gemma 2を紹介します。これは、20億から27億のパラメータのスケールで、軽量で最先端のオープンモデルのGemmaファミリに新たに追加されたものです。 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャにいくつかの技術的変更を加え,例えば,局所的言語的注意(Beltagy et al , 2020a)とグループクエリ的注意(Ainslie et al , 2023)をインターリーブする。 また、次のトークン予測の代わりに、2Bおよび9Bモデルを知識蒸留(Hinton et al , 2015)で訓練する。 結果として得られたモデルは、そのサイズで最高のパフォーマンスを提供し、さらに2～3倍の大きさのモデルに対して、競争力のある代替手段を提供する。 すべてのモデルをコミュニティにリリースします。

関連論文リスト

• RecurrentGemma: Moving Past Transformers for Efficient Open Language Models [103.59785165735727]
  Googleの新しいGriffinアーキテクチャを使ったオープン言語モデルのファミリーである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。 2Bパラメーターと9Bパラメーターを含むモデルのサイズを2つ提供し、両方のモデルに対して事前訓練および命令チューニングのバリエーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T15:27:22Z)
• LLaVA-Gemma: Accelerating Multimodal Foundation Models with a Compact Language Model [4.6373877301731]
  我々は、最近リリースされた大規模言語モデル(LLM)のGemmaファミリで、人気のあるLLaVAフレームワークを使用して、MMFM(Multimodal foundation model)のスイートをトレーニングする。 コネクタの事前訓練,より強力な画像バックボーンの利用,言語バックボーンのサイズ拡大という,3つの設計上の特徴を損なう効果を検証した。 LLaVA-Gemmaと呼ばれる結果のモデルは、評価の配列に対して適度な性能を示すが、現在の大容量SOTAモデルよりは改善されない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T21:32:50Z)
• Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology [128.57714343844074]
  Gemmaは、Geminiモデルを作成するために使用される研究と技術から構築された、軽量で最先端のオープンモデルのファミリーである。 Gemmaモデルは、言語理解、推論、安全性のための学術ベンチマークで強力なパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T06:59:16Z)
• H2O-Danube-1.8B Technical Report [2.6856284636402106]
  本稿では,H2O-Danubeについて述べる。 H2O-Danube2-1.8B は2Bパラメータ範囲以下の全てのモデルで Open LLM Leaderboard でトップランクを獲得している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T08:45:08Z)
• Sheared LLaMA: Accelerating Language Model Pre-training via Structured Pruning [52.29522018586365]
  我々は,事前訓練された大規模モデルからより小型のLCMを開発するための効果的な方法として構造化プルーニングについて検討した。 提案手法では,(1)階層,頭部,中間および隠蔽次元をエンド・ツー・エンドに除去することで,より大きなモデルを特定のターゲット形状にプルーニングするターゲット構造化プルーニングと,(2)各トレーニングバッチにおけるサンプルデータの構成を,異なるドメイン間での損失に基づいて動的に更新する動的バッチローディングという2つの重要な手法を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T15:13:30Z)
• Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning [56.78474185485288]
  GPT-3.5 (ge$ 175B) から T5 変種 (le$ 11B) までを蒸留できることを示す。 対象タスクに対するモデルの能力を専門化するモデル特殊化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T08:51:19Z)
• What Language Model to Train if You Have One Million GPU Hours? [54.32062236748831]
  モデリングの実践の違いがゼロショット一般化に与える影響について検討する。 また、多言語モデルの性能と、英語のみとの比較についても検討する。 私たちのモデルとコードは、https://huggingface.co/bigscience.comでオープンソース化されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T13:43:27Z)
• GPT-NeoX-20B: An Open-Source Autoregressive Language Model [16.27825182552061]
  GPT-NeoX-20Bは、Pileで訓練された200億のパラメータの自動回帰言語モデルである。 ウェイトは寛容なライセンスで、自由に公開することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T04:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。