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迈向韧性和高效的大型语言模型：效率、性能和对抗鲁棒性的比较研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过比较三种不同复杂度和效率水平的突变器基准模型，研究了语言模型的效率、性能和对抗鲁棒性之间的权衡关系。结果表明，GLA Transformer 和 MatMul-Free LM 在 AdvGLUE 任务上展示了更高的效率和更强的鲁棒性。简化架构在实现效率、性能和对抗鲁棒性方面具有潜力。
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关键要点
- 研究比较了三种不同复杂度和效率水平的突变器基准模型：Transformer++、GLA Transformer 和 MatMul-Free LM。
- 利用 GLUE 和 AdvGLUE 数据集，探讨了语言模型的效率、性能和对抗鲁棒性之间的权衡关系。
- GLA Transformer 和 MatMul-Free LM 在 AdvGLUE 任务上表现出更高的效率和更强的鲁棒性。
- 相较于 Transformer++，GLA Transformer 和 MatMul-Free LM 在 GLUE 任务上略微降低了准确性。
- 简化架构在实现效率、性能和对抗鲁棒性方面具有潜力，适用于资源受限和对抗攻击弹性的重要应用。
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