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Efficient Inference for Scalable Language Models
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内容提要
本研究提出了一种改进的Chinchilla扩展法，通过优化模型参数、训练标记和结构，Morph-1B模型在保持准确性的同时，推理延迟效率提高了1.8倍。
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关键要点
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本研究提出了一种改进的Chinchilla扩展法。
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新方法通过优化模型参数、训练标记和模型结构来共同考虑推理成本。
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Morph-1B模型在保持准确性的同时，推理延迟效率提高了1.8倍。
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研究基于对63个不同模型的广泛实证研究。
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