YuLan-Mini: Языковая модель с 2.42 миллиарда параметров и возможностью работы с длинным контекстом

YuLan-Mini: Эффективная языковая модель с длинным контекстом

Большие языковые модели (LLMs), основанные на трансформерах, требуют значительных вычислительных ресурсов и больших объемов данных для предобучения. Это создает сложности для исследователей, стремящихся создать эффективные и доступные решения.

Проблемы и решения

Разработка LLM сталкивается с вызовами в области вычислительной и данных. Модели с миллиардами параметров требуют продвинутых методов и мощной инфраструктуры. Качественные данные и надежные методы обучения критически важны, так как модели могут сталкиваться с нестабильностью градиентов и ухудшением производительности.

Инновации в YuLan-Mini

Исследователи из Университета Жэньминь в Китае разработали YuLan-Mini с 2.42 миллиарда параметров. Эта модель улучшает вычислительную эффективность и производительность благодаря методам, ориентированным на экономию данных.

Ключевые особенности YuLan-Mini:

Эффективная архитектура: Дизайн модели с использованием только декодера и связыванием эмбеддингов для уменьшения размера параметров.
Длинный контекст: Модель обрабатывает контекст длиной до 28,672 токенов, что позволяет ей справляться с длинными текстами.
Синтетические данные: Использование синтетических данных для улучшения результатов обучения и снижения зависимости от больших наборов данных.

Результаты и достижения

YuLan-Mini достигла высоких результатов: 64.00 на HumanEval, 37.80 на MATH-500 и 49.10 на MMLU. Эти результаты показывают конкурентоспособность модели по сравнению с более крупными аналогами.

Выводы

YuLan-Mini демонстрирует, как можно достичь высокой производительности с ограниченными ресурсами. Это решение открывает новые возможности для малых исследовательских групп в области ИИ.