核心概念
透過將小型語言模型 (SLM) 堆疊成專精於特定任務的模組,FSLM 架構提供了一種在資源有限的環境中實現高效自然語言處理的潛力方法。
摘要
小型語言模型堆疊:兼顧效能與資源效率的自然語言處理方案
這篇研究論文探討了 Fine-tuning Stacks of Language Models (FSLM) 架構,這是一種利用多個專精於特定任務的小型語言模型 (SLM) 來處理自然語言的創新方法。
探討 FSLM 架構是否能在自然語言基準測試中展現良好的效能。
評估 FSLM 架構在資源有限的環境中的實用性。
選擇 Pythia-160M 作為基礎 SLM,並建構一個包含四個 SLM 的 FSLM 堆疊。
使用 Alpaca 資料集的子集對 FSLM 堆疊進行微調。
使用 LM-Evaluation Harness 評估 FSLM 堆疊在自然語言基準測試中的效能。
分析 FSLM 堆疊的中間輸出,以評估模型的可解釋性。