MobileLLM-1B
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Mobilellm 1B
紹介 :
Metaが開発した自己回帰言語モデルです。最適化されたアーキテクチャにより、リソース制限のあるデバイスにも対応しています。様々な技術を統合し、ゼロショット推論にも対応するなど、多くの利点を持ちながら、無料で利用可能です。自然言語処理の研究者や開発者を対象としています。
ターゲットユーザー :
自然言語処理分野の研究者や開発者を対象としています。リソース制限のあるデバイス向けに設計されており、デバイス上での言語処理能力の向上に貢献するため、最適な選択肢となります。
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 : 46.4K
使用シナリオ
テキスト生成タスクを実行する。
モバイルデバイスに展開し、リアルタイムの言語処理を実現する。
ゼロショット常識推論を用いて問題を解決する。
製品特徴
SwiGLU活性化関数を統合することで性能向上を実現。
深層で薄いアーキテクチャによりパラメーター効率を最適化。
埋め込みの共有によりモデルサイズを削減。
グループ化されたクエリ注意力機構により長いシーケンスを処理。
ゼロショット推論に対応することで汎化能力を向上。
パラメーター数を調整し、サイズと性能のバランスを最適化。
様々なプログラミングライブラリに対応し、使いやすさを向上。
使用チュートリアル
1. Hugging Faceの公式ウェブサイトでモデルを検索します。
2. コード例を使用して、事前学習済みモデルを読み込みます。
3. 特殊トークンを追加します。
4. モデルを使用してテキスト生成などのタスクを実行します。
5. GitHubのコードリポジトリを参照して、トレーニングまたはファインチューニングを行います。
6. 評価スクリプトを使用して性能を測定します。
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