MobileLLM-125M
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Mobilellm 125M
Overview :
MobileLLM-125M是由Meta開發的自動迴歸語言模型,它利用優化的變換器架構,專為資源受限的設備端應用而設計。該模型集成了包括SwiGLU激活函數、深度薄架構、嵌入共享和分組查詢注意力等多項關鍵技術。MobileLLM-125M/350M在零樣本常識推理任務上相較於前代125M/350M SoTA模型分別取得了2.7%和4.3%的準確率提升。該模型的設計理念可有效擴展到更大模型,MobileLLM-600M/1B/1.5B均取得了SoTA結果。
Target Users :
目標受眾為需要在資源受限的設備端部署自然語言處理應用的開發者和研究人員。MobileLLM-125M因其優化的架構和高效的推理能力,特別適合移動設備、IoT設備等場景,能夠提供接近SoTA的性能而消耗更少的資源。
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Top Region: US(17.94%)
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Use Cases
使用MobileLLM-125M進行設備端的文本生成任務。
在移動設備上部署MobileLLM-125M進行自然語言理解。
利用MobileLLM-125M進行常識推理任務,提升設備端應用的智能水平。
Features
• 優化的變換器架構:專為設備端應用設計的輕量級模型。
• 多種關鍵技術集成:包括SwiGLU激活函數、深度薄架構等。
• 零樣本常識推理:在多個常識推理任務上超越了前代模型。
• 支持HuggingFace平臺:方便加載預訓練模型進行微調和評估。
• 支持自定義代碼:提供MobileLLM代碼庫,支持自定義訓練和評估。
• 多模型尺寸:提供從125M到1.5B不同參數量的模型選擇。
• 高效訓練成本:使用32個NVIDIA A100 80G GPU訓練1T個token的時間成本。
How to Use
1. 訪問HuggingFace官網並搜索MobileLLM-125M模型。
2. 使用HuggingFace提供的代碼加載預訓練的MobileLLM-125M模型。
3. 根據需要對模型進行微調或直接使用預訓練模型進行推理。
4. 若需要自定義訓練,可從GitHub獲取MobileLLM的代碼庫並按照指南進行操作。
5. 利用模型進行文本生成或其他NLP任務,並評估模型性能。
6. 根據項目需求調整模型參數,優化模型以適應特定的設備或應用場景。
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