論文の概要: Darkit: A User-Friendly Software Toolkit for Spiking Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15634v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 07:50:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:29.154567
• Title: Darkit: A User-Friendly Software Toolkit for Spiking Large Language Model
• Title（参考訳）: Darkit: 大規模言語モデルをスパイクするためのユーザフレンドリーなソフトウェアツールキット
• Authors: Xin Du, Shifan Ye, Qian Zheng, Yangfan Hu, Rui Yan, Shunyu Qi, Shuyang Chen, Huajin Tang, Gang Pan, Shuiguang Deng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、数十億のパラメータからなる様々な実践的応用に広く応用されている。 人間の脳は、生物工学的なスパイキング機構を使って、エネルギー消費を大幅に削減しながら、同じ仕事をこなすことができる。 私たちはDarwinKit(Darkit)という名のソフトウェアツールキットをリリースし、脳にインスパイアされた大きな言語モデルの採用を加速しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.37090759139591
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have been widely applied in various practical applications, typically comprising billions of parameters, with inference processes requiring substantial energy and computational resources. In contrast, the human brain, employing bio-plausible spiking mechanisms, can accomplish the same tasks while significantly reducing energy consumption, even with a similar number of parameters. Based on this, several pioneering researchers have proposed and implemented various large language models that leverage spiking neural networks. They have demonstrated the feasibility of these models, validated their performance, and open-sourced their frameworks and partial source code. To accelerate the adoption of brain-inspired large language models and facilitate secondary development for researchers, we are releasing a software toolkit named DarwinKit (Darkit). The toolkit is designed specifically for learners, researchers, and developers working on spiking large models, offering a suite of highly user-friendly features that greatly simplify the learning, deployment, and development processes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、典型的には数十億のパラメータで構成され、推論プロセスはかなりのエネルギーと計算資源を必要とする。 対照的に、ヒトの脳は、生物工学的なスパイク機構を用いて、同じタスクをこなすことができ、同じ数のパラメータでも、エネルギー消費を著しく削減することができる。 これに基づいて、いくつかの先駆的な研究者が、スパイクニューラルネットワークを利用する様々な大きな言語モデルを提案し、実装してきた。 彼らはこれらのモデルの有効性を実証し、パフォーマンスを検証し、フレームワークと部分的なソースコードをオープンソース化した。 脳にインスパイアされた大きな言語モデルの採用を加速し、研究者の二次的な開発を促進するため、DarwinKit(Darkit)というソフトウェアツールキットをリリースしています。 このツールキットは、大きなモデルをスパイクする学習者、研究者、開発者向けに特別に設計されており、学習、デプロイメント、開発プロセスを大幅に単純化する、ユーザフレンドリな機能のスイートを提供する。

関連論文リスト

• Towards a Domain-Specific Modelling Environment for Reinforcement Learning [0.13124513975412253]
  ドメイン固有のモデリング環境を開発するために、モデル駆動工学(MDE)手法とツールを使用します。 我々は、機械学習領域からの強化学習を目標とし、提案言語である強化学習モデリング言語(RLML)の評価を行った。 このツールは構文指向の編集、制約チェック、RLMLモデルからのコードの自動生成をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T04:56:01Z)
• EmbedLLM: Learning Compact Representations of Large Language Models [28.49433308281983]
  大規模言語モデルのコンパクトなベクトル表現を学習するためのフレームワークである EmbedLLM を提案する。 このような埋め込みを学習するためのエンコーダ-デコーダアプローチと,その有効性を評価するための体系的なフレームワークを導入する。 EmbedLLMはモデルルーティングにおいて,精度とレイテンシの両方において,従来の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T05:43:24Z)
• On-Device Language Models: A Comprehensive Review [26.759861320845467]
  資源制約のあるデバイスに計算コストの高い大規模言語モデルをデプロイする際の課題について検討する。 論文は、デバイス上での言語モデル、その効率的なアーキテクチャ、および最先端の圧縮技術について考察する。 主要モバイルメーカーによるオンデバイス言語モデルのケーススタディは、実世界の応用と潜在的な利益を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T03:33:36Z)
• Comprehensive Study on Performance Evaluation and Optimization of Model Compression: Bridging Traditional Deep Learning and Large Language Models [0.0]
  世界中のコネクテッドデバイスの数の増加は、計算能力の低いローカルデバイスに容易に展開できる圧縮モデルを保証する。 画像分類,オブジェクト検出,言語モデル,生成モデルに基づく問題文に使用される一般的なディープラーニングモデルに対して,量子化とプルーニングの両方を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T14:20:53Z)
• LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
  本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。 本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z)
• MEIA: Multimodal Embodied Perception and Interaction in Unknown Environments [82.67236400004826]
  本稿では,自然言語で表現されたハイレベルなタスクを実行可能なアクションのシーケンスに変換するための,MEIA(Multimodal Embodied Interactive Agent)を提案する。 MEMモジュールは、多様な要件とロボットの能力に基づいて、MEIAが実行可能なアクションプランを生成することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T02:43:20Z)
• Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models [0.0]
  トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、機械学習研究の分野で急速に進歩している。 本稿では、自律設計、計画、科学実験の実行のために、複数の大規模言語モデルを組み合わせたインテリジェントエージェントシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T16:50:17Z)
• A Survey of Large Language Models [81.06947636926638]
  言語モデリングは、過去20年間、言語理解と生成のために広く研究されてきた。 近年,大規模コーパス上でのトランスフォーマーモデルの事前学習により,事前学習言語モデル (PLM) が提案されている。 パラメータスケールの違いを識別するために、研究コミュニティは大規模言語モデル (LLM) という用語を提唱した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T17:28:46Z)
• Greener yet Powerful: Taming Large Code Generation Models with Quantization [47.734976584580224]
  事前訓練された大規模なディープラーニングモデルは、コード生成の境界を大幅に押し下げた。 その大きな力にもかかわらず、膨大な数のモデルパラメータが、通常のソフトウェア開発環境でそれらを適用することに重大な脅威をもたらします。 モデル圧縮はこれらの課題に対処するための有望なアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T16:25:51Z)
• Language Models are General-Purpose Interfaces [109.45478241369655]
  本稿では,様々な基礎モデルに対する汎用インタフェースとして言語モデルを提案する。 事前訓練されたエンコーダのコレクションは、様々なモダリティ(ビジョンや言語など)を知覚する インタフェースとモジュールエンコーダを協調的に事前学習するための半因果言語モデリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T17:34:22Z)

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。