Nemotron-Flash:迈向延迟最优的混合小型语言模型 / Nemotron-Flash: Towards Latency-Optimal Hybrid Small Language Models
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为Nemotron-Flash的新型混合小型语言模型,它通过优化模型深度与宽度的比例、选择高效的运算模块以及改进训练方法,在保证精度的同时,显著降低了模型在实际设备上的运行延迟并提高了处理速度。
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Nemotron-Flash:迈向延迟最优的混合小型语言模型 / Nemotron-Flash: Towards Latency-Optimal Hybrid Small Language Models
这篇论文提出了一种名为Nemotron-Flash的新型混合小型语言模型,它通过优化模型深度与宽度的比例、选择高效的运算模块以及改进训练方法,在保证精度的同时,显著降低了模型在实际设备上的运行延迟并提高了处理速度。
CLASS-IT:面向BabyLMs的对话与讲座对齐小规模指令调优 / CLASS-IT: Conversational and Lecture-Aligned Small-Scale Instruction Tuning for BabyLMs
这项研究发现,对小规模语言模型进行指令调优能在特定任务上带来小幅但稳定的性能提升,但难以直接迁移到零样本场景,揭示了模型在交互适应与广泛语言泛化之间的权衡。
针对电子商务优化小型语言模型的性能权衡 / Performance Trade-offs of Optimizing Small Language Models for E-Commerce
这篇论文证明通过专门优化的小型语言模型可以在电子商务意图识别任务中达到与大型模型相当的99%准确率,同时显著降低计算成本,但不同硬件上的性能表现存在明显权衡。
MoM:面向检索增强生成系统的场景感知文档记忆混合框架 / MoM: Mixtures of Scenario-Aware Document Memories for Retrieval-Augmented Generation Systems
本文提出了一种名为MoM的创新框架,通过模拟人类主动阅读和认知过程,将传统检索增强生成系统的被动文本分块转变为主动构建场景感知的文档记忆,从而提升小语言模型在多领域文档处理中的语义理解和推理能力。