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- A Comprehensive Evaluation of Quantized Instruction-Tuned Large Language Models: An Experimental Analysis up to 405B [11.8]
本稿では、7Bから405Bのモデルにおける命令調整型LLMの性能を評価する。 我々は6つのタスクタイプ(常識Q&A、知識と言語理解、指示追従、幻覚検出、数学、対話)のパフォーマンスを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Sep 2024 10:31:37 GMT)
- 量子化の影響を分析した論文、「We found that quantized LLMs generally outperformed smaller models in most tasks, except for hallucination detection and instruction-following.」と結論。後半はちょっと驚き。
- CoCA: Regaining Safety-awareness of Multimodal Large Language Models with Constitutional Calibration [90.4]
マルチモーダルな大言語モデル (MLLM) は、視覚的な入力を含む会話への関与において顕著な成功を収めている。 視覚的モダリティの統合は、MLLMが悪意のある視覚的入力に影響を受けやすいという、ユニークな脆弱性を導入している。 本稿では,出力分布を校正することでMLLMの安全性を向上するCoCA技術を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 17 Sep 2024 17:14:41 GMT)
- MLLMにおいて悪意のある画像を介した攻撃が問題になるが、その対応に関する論文。
- 「We first make the observation that despite the integration of visual modality makes the MLLMs more vulnerable, the inherent safetyawareness of MLLMs still exists.」はへーという感じ、
- What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey [13.2]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AGI)の進歩に大きな進歩をもたらし、GPT-4やLLaMA-405Bのような大規模モデルの開発に繋がった。 モデルのサイズを拡大すると、計算コストとエネルギー消費が指数関数的に増加し、これらのモデルは限られたリソースを持つ学術研究者やビジネスにとって実用的ではない。 同時に、Small Models (SM) は実際的な設定で頻繁に使用されるが、その重要性は過小評価されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 10 Sep 2024 20:45:43 GMT)
- 実用上重要なスモールモデルに関するサーベイ。「 there is no clear definition distinguishing large models from small ones.」はですよねーという感じ。とはいえ整理軸含めて、納得感のある内容。
- リポジトリはGitHub – tigerchen52/role_of_small_models