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RiLM: Parameter-Efficient Language Modeling via Geodesic Decoding
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- RiLM remplace la couche de sortie des petits modèles de langage en traitant la prédiction de tokens comme une distance géodésique sur une variété riemannienne, réduisant les paramètres d'environ un tiers.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs déployant des modèles sous un million de paramètres sur appareils embarqués ou construisant des modèles spécialisés avec des contraintes de ressources strictes.
- Vigilance
- Les résultats se limitent à des comparaisons contrôlées sur petits modèles avec vocabulaires jusqu'à dix mille tokens, pas des scénarios de production complets ou des tailles de vocabulaire modernes.
- language model
- embedding
- token
- edge
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