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【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
【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
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【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。
【論文要約】BitDelta: Your Fine-Tune May Only Be Worth One Bit【メモ】
イントロダクション今回はBitDeltaと言われる手法を提案した以下の論文を要約する。論文のpdf及び公式のgithubのコードをClaude 3 Opusに渡して要約させた。 https://arxiv.org/abs/2402.10193 論文の主要部分の要約本論文では、大規模言語モデル(LLM)のfine-tuningによって生じる重みのdeltaを圧縮することで、複数のfine-tuningモデルを効率的に保存・サービスする手法BitDeltaを提案しています。 B
【論文要約】Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes【Claude 3 Opus】
イントロダクション今回の記事ではClaude 3 Opusを用いて、Sakana AIから進化的計算による基盤モデル構築に関する論文を要約してみました。今回もOpusと壁打ちした結果をメモのようにまとめています。 引用論文 [1]T. Akiba, M. Shing, Y. Tang, Q. Sun, and D. Ha, ‘Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes’. arXiv, Mar. 19, 2024.
