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näkemys - 언어 모델 성능 분석
작은 언어 모델이 성능 저하를 겪는 이유: 소프트맥스 병목현상을 통한 언어 모델 포화 현상 연구
작은 언어 모델은 낮은 차원의 출력 표현 공간과 높은 순위의 문맥 확률 분포 사이의 불일치로 인해 성능 저하를 겪는다.
언어 모델의 지식 저장 용량 확장 법칙
언어 모델은 모델 크기에 비례하여 2비트/매개변수의 비율로 지식을 저장할 수 있다.
언어 모델의 잠재력 발현 메커니즘: 손실 함수 관점에서 분석
언어 모델의 성능은 모델 크기나 학습 데이터 양보다는 사전 학습 손실 함수에 의해 결정된다. 일부 과제에서는 사전 학습 손실이 특정 임계값 이하로 낮아질 때 성능이 급격히 향상되는 '잠재력 발현' 현상이 관찰된다.
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