低比特n-gram嵌入为语言模型省内存
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低比特n-gram嵌入为语言模型省内存
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AI 综述
Stephen Chung 与 Wenyu Du 提出将 n-gram 嵌入表以低精度存储，并系统比较了不同量化方法和比特分配。在 nanochat、Llama 和 GPT-2 系列从零训练的模型上，4-bit 表节省约 75% 的表内存，同时保留超过 99% 的验证损失改善。
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最新进展10月23日 12:00
低比特 N-Gram 嵌入为语言模型节省最高 75% 表内存报道时间线
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10月23日
- arXiv cs.CL低比特 N-Gram 嵌入为语言模型节省最高 75% 表内存
研究提出将 n-gram 嵌入表以低精度存储，在 nanochat、Llama 和 GPT-2 系列从零训练的模型上，4-bit 表节省约 75% 表内存，同时保留超过 99% 的验证损失改善。
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