陈丹琦团队又带着他们的降本大法来了——彩娱乐合作加盟飞机号@yy12395
数据砍掉三分之一，大模子性能却完全不减。
他们引入了元数据，加速了大模子预磨砺的同期，也不加多单独的谋略支出。
在不同模子界限（600M - 8B）和磨砺数据起首的情况下，均能达成性能方面的莳植。
固然之前元数据道过好多，但一作高天宇暗示，他们是第一个展示它若何影响下贱性能，以及具体若何试验以确保推理中具备大皆实用性。
来望望具体是若何作念到的吧？
元数据加速大模子预磨砺
话语模子预磨砺语料库中存在着格调、领域和质地水平的弘远相反，这关于斥地通用模子智力至关进军，然则高效地学习和部署这些异构数据源中每一种数据源的正确行径却极具挑战性。
在这一布景下，他们提倡了一种新的预磨砺措施，称为元数据退换然后冷却（MeCo，Metadata Conditioning then Cooldown）。
具体包括两个磨砺阶段。
预磨砺阶段（90%），将元数据（如文档 URL 的完全域名c）与文档拼接（如 “URL: en.wikipedia.org [document]”）进行磨砺。
（举例，淌若文档的 URL 是 https://en.wikipedia.org/wiki/Bill Gates，那么文档 URL 的完全域名c即是 en.wikipedia.org；这种 URL 信息在许多预磨砺语料库中皆很容易得回，它们大多来自 CommonCrawl2（一个灵通的集结握取数据存储库））
当使用其他类型的元数据时，URL 应替换为相应的元数据称呼。
他们只谋略文档象征的交叉熵亏损，而不磋议模板或元数据中的象征，因为在初步实验中发现，对这些象征进行磨砺会稍许毁伤下贱性能。
临了10%的磨砺设施为冷却阶段，使用法式数据磨砺，罗致元数据退换阶段的学习率和优化器情状，即从上一阶段的临了一个查抄点开动化学习率、模子参数和优化器情状，并连续凭证策划颐养学习率：
1）禁用跨文档Attention，这既加速了磨砺速率（1.6B 模子的磨砺速率提高了 25%），又提高了下贱性能。
2）当将多个文档打包成一个序列时，咱们确保每个序列从一个新文档脱手，而不是从一个文档的中间脱手—当将文档打包成固定长度时，这可能会导致一些数据被丢弃，但事实证明这成心于提险阻游性能。
本次实验使用了Llama Transformer架构和Llama-3 tokenizer。咱们使用四种不同的模子大小进行了实验：600M、1.6B、3B 和 8B，以及干系优化设立。
21日，一名知情人士称，12月19日下午，他62岁的叔叔因感冒发烧被送往西安医学专修学院武功附属医院（简称“武功附属医院”）就诊，彩娱乐官网当日住院治疗。19日晚10时许，家属询问医护人员是否需要留人陪床，对方称不需要，“之后家属离开，当时我叔叔没什么异常。”
据报道，本月，特朗普的外交政策顾问在与欧洲高级官员的讨论中分享了这一意图。
国法泄漏，MeCo 的发扬明显优于法式预磨砺，其平均性能与 240B 象征的基线畸形，而使用的数据却减少了 33%。
临了回归，他们主要完成了这三项孝敬。
1、 MeCo 大幅加速了预磨砺。
实考据明，MeCo 使一个 1.6B 的模子在少用 33% 的磨砺数据的情况下，达到了与法式预磨砺模子换取的平均下贱性能。在不同的模子界限（600M、1.6B、3B 和 8B）和数据源（C4、RefinedWeb 和 DCLM）下，MeCo 泄漏出一致的收益。
2、MeCo 开启了教唆话语模子的新措施。
举例，使用factquizmaster.com（非信得过URL）不错提高学问性任务的性能（举例，在零次学问性问题解答中完全提高了6%），而使用wikipedia.org与法式的无要求推理比拟，毒性生成的可能性裁减了数倍。
3、消解了 MeCo 的想象聘用，并证明 MeCo 与不同类型的元数据兼容。
使用散列 URL 和模子生成的主题进行的分析标明，元数据的主要作用是按起首将文档归类。因此，即使莫得URL，MeCo 也能有用地整合不同类型的元数据，包括更详细的选项。
陈丹琦团队
论文作家来自普林斯顿NLP小组（隶属于普林斯顿话语与智能PLI）博士生高天宇、Alexander Wettig、Luxi He、YiHe Dong、Sadhika Malladi以及陈丹琦。
一作高天宇，本科毕业于清华，是2019年清华特奖得主，现在普林斯顿五年纪博士生，展望本年毕业，连续在学界搞商量，商量领域包括当然话语搞定和机器学习的交叉领域，止境见谅诳言语模子（LLM），包括构建诈欺表率、提高LLM功能和后果。
Luxi He现在是普林斯顿谋略机专科二年纪博士生，现在商量重心是清醒话语模子并改善其一致性和安全性，硕士毕业于哈佛大学。
YiHe Dong现在在谷歌从事机器学习商量和工程责任，专注于结构化数据的暗示学习、自动化特征工程和多模态暗示学习，本科毕业于普林斯顿。
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