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模型介绍
该模型基于LLaMA-7B架构设计旨在能够在边缘设备上高效运行无需将数据发送到远程服务器或云端处理。如智能手机、平板电脑、智能手表等。MobiLlama模型虽然体积小、对资源的需求低但仍能提供高精度的语言理解和生成能力。项目还提供了在安卓上运行MobiLlama模型的方法和安装包下载链接。mbzuaiac-my.sharepoint.com/:f:/g/personal…
主要能力
1、高精度的语言理解与生成即便参数规模相对较小0.5亿参数MobiLlama也能高效处理自然语言理解和生成任务如文本摘要、问答系统、自然语言推理等。2、轻量级设计通过优化模型架构和采用参数共享技术MobiLlama实现了模型大小和计算资源需求的显著减少使其适合在计算能力有限的设备上运行。3、资源效率高MobiLlama在设计时考虑了能效和内存使用效率使其在执行任务时消耗更少的电力和存储空间适合长时间运行在移动设备上。4、适应性强由于其轻量级和高效的特性MobiLlama可以轻松集成到各种应用中从智能助手到语言翻译工具都能从其快速、精确的处理能力中受益。5、全透明MobiLlama项目开源提供了模型的训练数据、代码和训练过程的详细信息使其他研究者和开发者可以完全了解模型的工作原理有助于促进技术的进步和应用的开发。
模型版本
MobiLlama项目提供了不同配置的模型版本包括0.5B、0.8B、1B及其聊天版本的模型。0.5B这个版本的模型有0.5亿参数是设计中最轻量级的一个旨在提供较高的效率和速度同时保持良好的性能特别适合在资源受限的设备上使用。0.8B0.8亿参数的模型在0.5B的基础上增加了参数以改进模型的性能和理解能力适合于需要更复杂处理能力的场景。1B1亿参数的模型进一步增强了模型的能力能够处理更复杂的语言理解和生成任务适用于对性能要求更高的应用。
数据集
项目使用了预处理过的Amber数据集总计约1.2万亿token数据来源包括Arxiv、Book、C4、Refined-Web、StarCoder、StackExchange和Wikipedia等总大小约为8TB。
评估结果
基准测试性能MobiLlama模型在包括HellaSwag、TruthfulQA、MMLU、ARC_C、CrowsPairs、PIQA、RACE、SIQA、WinoGrande等测试中的性能表现与其他模型进行了比较。在这些基准测试中MobiLlama表现出色尤其是在0.5B和0.8B配置下展现了其高效处理复杂语言任务的能力。具体的评估结果如下MobiLlama (0.5B)在多项任务中取得了优异的成绩平均得分达到46.00突出显示了模型的高效率和准确性。MobiLlama (0.8B)进一步提升了性能平均得分达到46.67表明了通过增加模型规模可以进一步提升性能。
比较分析与其他模型相比如GPT-NEO、TinyStarCoder、Cerebras-GPT等MobiLlama在相同或更小的参数规模下能够实现更高的准确度和效率。这些结果凸显了MobiLlama在设计上的优势即通过参数共享和模型优化实现了在资源有限的设备上运行高性能模型的目标。具体性能对比
GPT-NEO (0.15B)平均得分为40.93。TinyStarCoder (0.17B)平均得分为37.86。Cerebras-GPT (0.26B)平均得分为40.69。MobiLlama的性能优于这些模型展现了其作为小型语言模型的竞争力和潜力。模型下载huggingface.co/MBZUAIGitHubhttps://github.com/mbzuai-oryx/MobiLlama
论文arxiv.org/abs/2402.16840在线体验845b645234785da51b.gradio.live
