谷歌最新研究成果:放松递归变压器。通过在层之间共享参数,使现有的大型语言模型(LLMs)变得更小,同时最小化性能损失。
齐思GPT
2024-10-30 00:00:00
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Google最新的研究引入了“Relaxed Recursive Transformers”,这是一种新颖的方法,通过在层之间共享参数来简化现有的大型语言模型(LLMs)。这种技术旨在减小这些模型的大小,同时保持其性能。这项研究的重要性在于其潜力,可以创建更高效的模型,需要更少的计算资源,以应对当前对紧凑、执行更快的人工智能系统的趋势。这个概念还暗示了将这些优化的transformers与bitnet等架构结合起来,以开发极小的本地模型的可能性。这一进展可能会改变游戏规则,对于那些希望在性能较差的硬件上部
Google最新的研究引入了“Relaxed Recursive Transformers”,这是一种新颖的方法,通过在层之间共享参数来简化现有的大型语言模型(LLMs)。这种技术旨在减小这些模型的大小,同时保持其性能。这项研究的重要性在于其潜力,可以创建更高效的模型,需要更少的计算资源,以应对当前对紧凑、执行更快的人工智能系统的趋势。这个概念还暗示了将这些优化的transformers与bitnet等架构结合起来,以开发极小的本地模型的可能性。这一进展可能会改变游戏规则,对于那些希望在性能较差的硬件上部署强大人工智能,或者在资源有限的环境中部署人工智能的人来说。如果您对人工智能效率的未来和transformers的技术演进感兴趣,这项研究可能值得一看。- 谷歌研究了一种新的方法,可以使现有的LLMs更小,同时最小化性能损失。
- 这种方法是通过在层之间共享参数来实现的。
- 结合Bitnet可以创建本地超小模型。
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