MobileLLM
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Mobilellm
紹介 :
MobileLLMは、モバイルデバイス向けに最適化された小型言語モデルです。10億パラメーター未満の高品質LLMの設計に重点を置き、モバイル展開の実用性を重視しています。従来の考えとは異なり、本研究では小型LLMにおけるモデルアーキテクチャの重要性を強調しています。深層かつ薄型アーキテクチャと、埋め込み共有およびグループ化クエリ?アテンション機構を組み合わせることで、MobileLLMは精度の大幅な向上を実現し、モデルサイズを増やすことなく遅延オーバーヘッドの少ないブロックレベルの重み共有手法を提案しています。さらに、MobileLLMモデルファミリーは、チャットベンチマークテストにおいて、従来の小型モデルと比較して顕著な改善を示し、API呼び出しタスクではLLaMA-v2 7Bに匹敵する精度を実現しており、小型モデルが一般的なデバイスのユースケースにおける能力の高さを示しています。
ターゲットユーザー :
MobileLLMのターゲットユーザーは、モバイルデバイスに効率的な言語モデルを展開する必要がある開発者や研究者です。パラメーター数が少ないため、モバイルデバイスやエッジコンピューティングデバイスなど、リソースの限られた環境に適しています。また、クラウドコストと遅延を削減したい企業や開発者にとっても、MobileLLMは効果的なソリューションを提供します。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.1K
使用シナリオ
スマートフォンでリアルタイムの音声認識と自然言語処理を実現する
モバイルアプリケーションにインテリジェントアシスタントを統合し、パーソナライズされたサービスを提供する
リソースの限られたIoTデバイスに言語理解機能を展開する
製品特徴
? パラメーター数が10億未満の最適化された小型言語モデルで、モバイルデバイスへの展開に適しています。
? 深層かつ薄型アーキテクチャ設計により、モデルの精度が向上します。
? 埋め込み共有およびグループ化クエリ?アテンション機構により、モデルのパフォーマンスが向上します。
? ブロックレベルの重み共有手法により、モデルサイズを増やすことなく遅延を低減します。
? チャットベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示し、大規模モデルと同等の精度を実現しています。
? API呼び出しタスクに適しており、小型モデルの実用性を示しています。
? モデルの重みは公開されており、研究や応用が容易です。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceプラットフォームにアクセスし、MobileLLMモデルを検索します。
2. ご自身のニーズに合ったMobileLLMモデルの重みをダウンロードします。
3. モデルドキュメントに従って、開発環境と依存ライブラリを設定します。
4. ダウンロードしたモデルの重みをアプリケーションまたはサービスにロードします。
5. モデルが提供するAPIを使用して、テキスト生成、チャット、その他の自然言語処理タスクを実行します。
6. 必要に応じて、特定のユースケースやデータセットに合わせてモデルを微調整します。
7. モバイルデバイスまたはエッジコンピューティング環境にモデルを展開して、実際に使用します。
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