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关于小型推理语言模型的技术探讨
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由 
zhuangxialie 提交
zhuangxialie 提交作者: Xialie Zhuang, 
Peixian Ma, 
Zhikai Jia, Zheng Cao, Shiwei Liu
Xialie Zhuang, Peixian Ma, Zhikai Jia, Zheng Cao, Shiwei Liu摘要
语言模型的持续演进催生了大规模架构的发展，这些架构在广泛任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型伴随着巨大的计算和能源需求，以及潜在的隐私问题。在此背景下，参数量约为 0.5 亿的小型推理语言模型 (SRLM) 因其卓越的计算效率和成本效益，尤其是在资源受限的环境中，提供了一个引人注目的替代方案。尽管有这些优势，但 0.5 亿参数模型的有限容量在处理数学推理和代码生成等复杂任务时仍面临挑战。本研究调查了包括监督微调 (SFT)、知识蒸馏 (KD) 和强化学习 (RL) 在内的各种训练策略及其混合实现，以提升 0.5B SRLM 的性能。我们分析了弥合 SRLM 与大型模型之间性能差距的有效方法，并提出了针对这些小型架构量身定制的最佳训练流程的见解。通过广泛的实验验证和分析，我们的工作旨在为最大化 0.5B 模型推理能力提供可行性建议。
Thomas Nguyen
语言模型的持续发展催生了大规模架构的诞生，这些架构在广泛的任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型伴随着巨大的计算和能源需求，以及潜在的隐私问题。在此背景下，参数量约为5亿的小型推理语言模型（SRLM）由于其卓越的计算效率和成本效益，特别是在资源受限的环境中，提供了一个引人注目的替代方案。尽管有这些优势，5亿参数模型的有限容量在处理数学推理和代码生成等复杂任务时仍面临挑战。本研究探讨了各种训练策略，包括监督微调（SFT）、知识蒸馏（KD）和强化学习（RL），以及它们的混合实现，以提高5亿参数SRLM的性能。我们分析了缩小SRLM与大型模型之间性能差距的有效方法，并对针对这些小型架构量身定制的最佳训练流程提出了见解。通过广泛的实验验证和分析，我们的工作旨在为最大限度地发挥5亿参数模型的推理能力提供可行性建议。