Pre-training Small Base LMs with Fewer Tokens 使用更少的 Token 对小型基础 LMs 进行预训练 我们研究了一种简单方法来开发一个小型基础语言模型 (LM)，从一个现有的大型基础 LM 开始：首先从较大的 LM 继承一些 Transformer 块，然后在这个较小的模型上使用一个非常小的子集 (0.…
Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model Jamba：混合 Transformer-Mamba 语言模型 我们推出了 Jamba，这是一种基于创新的混合 Transformer-Mamba 混合专家 (MoE) 架构的大型基础语言模型。Jamba 特别地将 Transformer 和 Mamb…
Can large language models explore in-context? 大语言模型能进行上下文探索吗？ 我们研究了当代大语言模型（LLMs）在多大程度上能够进行探索，这在强化学习和决策制定中是一个核心能力。我们专注于现有LLMs的本质性能，不借助训练干预。我们在简单的多臂赌博机（multi-armed bandit）环境中部署L…
Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer Uni-SMART: 通用科学的多模态分析研究 Transformer 在科学研究及其应用领域，科学文献分析极为重要，它使研究人员得以在前人的基础上发展自己的工作。然而，科学知识的快速发展导致学术文章数…
VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks VisionLLaMA: 视觉任务的统一 LLaMA 接口 大语言模型基于 Transformer 架构构建，主要处理文本输入。其中，LLaMA 是众多开源实现中的佼佼者。那么，相同的 Transformer 能否用于处理 2D 图像呢？…
上一章节阐述了随着卷积网络从八层（AlexNet）增加到十八层（VGG）而带来的图像分类性能的显著提升。这一发现激发了对更深层网络的探索。然而，随着层数的继续增加，网络性能反而开始下降。 本章将介绍残差块的概念。在残差网络中，每一层不是直接对输入进行转换，而是计算一个加性的变更，即残差，以此修改当前的数据表示。这种设计使得我们能够训练更深的网络，但…
Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models 具有可学习核函数的线性 Transformer 是更优的上下文学习模型 在自然语言处理领域快速进展之中，发展语言模型（LMs）的次方级别架构至关重要。当前的创新，包括状态空间模型（SSMs…
Aya Dataset: An Open-Access Collection for Multilingual Instruction Tuning Aya 数据集：多语言指令微调的公开获取资源 数据集对于现代人工智能的众多重大进展至关重要。许多自然语言处理（NLP）领域的最新成就得益于在多元任务集上进行的预训练模型微调，这一过程使得大语言模型（L…
最近因为有事没事就看看论文，虽然现在有GPT的帮助能提升不少效率，但其实对于一个科研小白而言还是非常吃力的。今天分享两个阅读论文的方式，一个是2007年就发表过的S. Keshav的How to Read a Paper，另一个是沈向洋博士提出的论文十问。相信已经有很多做科研的同学们都已经对看论文很熟练了，但对于刚开始入门的同学而言，这两个论文阅读…