端侧最强，Meta田渊栋等人卷10亿以下参数小模型，LeCun：小技巧启动

AIGC动态4个月前更新 almosthuman2014

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模型信息

【模型公司】 月之暗面
【模型名称】 moonshot-v1-32k

作者信息

【原文作者】 机器之心
【作者简介】 专业的人工智能媒体和产业服务平台
【微信号】 almosthuman2014

端侧最强，Meta田渊栋等人卷10亿以下参数小模型，LeCun：小技巧启动

文章摘要

【关键词】 Meta、MobileLLM、模型、参数、性能

Meta 推出 MobileLLM 系列，一款适用于移动设备上的「小」模型。

Meta 最新论文介绍了 MobileLLM，一款专为移动设备设计的小型语言模型（LLM）。图灵奖得主 Yann LeCun 对此表示关注。田渊栋指出，MobileLLM 预训练模型（125M/350M）在聊天和 API 调用方面表现出色，性能达到最先进水平。研究中还探讨了跨 Transformer 层的权重共享，以节省参数并减少延迟。

改进十亿以下参数规模的 LLM 设计

研究者提出了 MobileLLM，一个强大的基线模型，通过采用 SwiGLU FFN、深而薄的架构、嵌入共享和分组查询注意力机制，显著提高了准确率。此外，通过及时逐块权重共享方法，MobileLLM-LS 的准确率进一步提高。

训练设置与层共享

研究者在 32 个 A100 GPU 上进行实验，探索了层深度与宽度对小型 transformer 模型的影响。实验结果表明，更深的层有利于模型性能，促使研究者采用层共享策略。

实验结果

MobileLLM 在零样本常识推理、问答、阅读理解、聊天和 API 调用任务上的性能均得到验证。特别是在 API 调用任务中，MobileLLM 与规模较大的 LLaMA-v2 7B 相比，实现了相媲美的分数。此外，模型在每个 token 进行最小 / 最大训练后量化 (PTQ) 实验，展示了在移动设备上的潜力。

更多技术细节请参阅原论文。