In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence (AI), generative
large language models (LLMs) stand at the forefront, revolutionizing how we
interact with our data. However, the computational intensity and memory
consumption of deploying these models present substantial ch
这篇论文提出了用于开发高效大型语言模型的新系统和方法。研究探讨了模型大小、性能和计算资源之间的权衡,旨在最大限度地提高这些 AI 系统的效率。该研究发现了允许模型不同部分共享参数的新方法,从而减少所需的唯一参数总数。这种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,为 AI 语言建模的可持续和可访问的未来做出了贡献。