最近の記事
【論文要約】MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning【自分用メモ】
今回は『MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning』というLoRAを発展させた手法を提案した以下の論文を要約する。論文のpdfをGemini Advanced(Gemini 1.5 pro)に渡して要約させた。 研究の目的と背景目的 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)の効率的なファインチューニング手法であるLoRAの限界を分析し、その問題点を克服する新しい手法MoRAを提案することです。
【論文要約】Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model【メモ】
イントロダクション今回は『Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model』というDPO手法を提案した以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、人間の好みに沿うようにニューラル言語モデル(LM)を効率的に微調整する新しいアルゴリズム「Direct Preference Op
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【論文要約】Megalodon: Efficient LLM Pretraining and Inference with Unlimited Context Length【自分用メモ】
イントロダクション今回は『Megalodon: Efficient LLM Pretraining and Inference with Unlimited Context Length』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)の事前学習と推論の効率を改善し、無制限の文脈長に対応できる新しいニューラルアーキテクチャMEGALODONを開発すること
【論文要約】Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages【自分用メモ】
イントロダクション今回は『Chat Vector: A Simple Approach to Equip LLMs with Instruction Following and Model Alignment in New Languages』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)に対し、新しい言語での会話能力と人間の価値観に沿ったモデルアライ
【論文要約】RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding【メモ】
イントロダクション今回は『RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、Transformer言語モデルにおいて、相対位置情報を利用した新しい位置エンコーディング手法Rotary Position Embedding (RoPE)を提案し、性能を向上させる
【論文要約】Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models【メモ】
イントロダクション今回は『Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、より効率的で高性能な言語モデルを開発することである。具体的には、以下の2つの新しいモデルアーキテクチャを提案している。 H
【論文要約】LISA: Layerwise Importance Sampling for Memory-EfficientLarge Language Model Fine-Tuning【自分用メモ】
イントロダクション今回は『LISA: Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning』という以下の論文を要約する。論文のpdfをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 研究の目的と背景<purpose> 本研究の目的は、大規模言語モデル(LLM)のファインチューニングにおけるメモリ効率を改善することです。具体的には、以下の点を目指しています。
