超小型语言模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入一系列研究工作，本文介绍了超小型语言模型 (STLMs) 的创新技术和高性能表现，包括字节级的分词和汇聚机制、参数联系以及高效的训练策略，以实现与传统模型相比参数数量减少了 90% 至 95% 的竞争性表现，未来的研究将探索包括无分词模型、基于自我博弈的训练以及替代训练目标等多个子问题，旨在使高性能语言模型在更广泛的应用领域中更具可访问性和实用性。
该论文提出了一种新的系统和方法，用于开发高效大型语言模型。研究发现了一种允许模型不同部分共享参数的方法，从而减少所需的唯一参数总数。该方法确保了模型在保持紧凑的同时不牺牲其学习和表示复杂语言结构的能力。该研究为创建更高效和有效的大型语言模型提供了宝贵的见解和工具。
