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“超级重量:”即使是单个参数如何确定大语言模型的行为
苹果研究人员的最新论文“大语言模型中的超级重量”表明,LLMS中的一个极为小部分(在某些情况下,单个参数)可能对LLM的整体功能产生不成比例的影响(请参见图1)。这项工作突出了这些“超级权重”及其相应的“超级激活”的关键作用,为LLM体系结构提供了新的见解,并提供了有效模型压缩的途径。本文提供了完整的技术细节和实验结果;在这篇文章中,我们提供了密钥的高级概述…
来源:Apple机器学习研究详细内容或原文请订阅后点击阅览
苹果研究人员的最新论文“大语言模型中的超级重量”表明,LLMS中的一个极为小部分(在某些情况下,单个参数)可能对LLM的整体功能产生不成比例的影响(请参见图1)。这项工作突出了这些“超级权重”及其相应的“超级激活”的关键作用,为LLM体系结构提供了新的见解,并提供了有效模型压缩的途径。本文提供了完整的技术细节和实验结果;在这篇文章中,我们提供了密钥的高级概述…
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