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移动边缘计算中稳定的LLM训练资源分配
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
MobileLLM通过深瘦架构和嵌入共享机制，在125M和350M模型上分别提升了2.7%和4.3%的准确度。即时分块权重共享方法不增加模型大小，仅带来微小延迟。MobileLLM-LS进一步提升了0.7%和0.8%的准确度。该模型在聊天基准测试中表现优异，接近LLaMA-v2 7B，展示了小型模型在常见设备上的能力。
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关键要点
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MobileLLM通过深瘦架构和嵌入共享机制提升了125M和350M模型的准确度，分别为2.7%和4.3%。
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即时分块权重共享方法不增加模型大小，仅带来微小延迟。
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MobileLLM-LS模型进一步提升了0.7%和0.8%的准确度。
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MobileLLM在聊天基准测试中表现优异，接近LLaMA-v2 7B。
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小型模型在常见设备上的能力得到了展示。
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