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Scaling Laws of RoPE-based Extrapolation|Ikemen Mas Kot
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Scaling Laws of RoPE-based Extrapolation|Ikemen Mas Kot
https://arxiv.org/pdf/2310.05209.pdf 下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたもので... https://arxiv.org/pdf/2310.05209.pdf 下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。 Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。 この論文は、トランスフォーマーベースの言語モデル(LLM)の性能向上に関する研究であり、特にRotary Position Embedding(RoPE)を用いたモデルスケーリングと長いコンテキストへの適応に焦点を当てています。LLaMA2というモデルが使用され、異なるサイズ(7Bと13B)のモデルで複数のNLPタスク(Lambada, SuperGLUE, Hellaswag, PIQA, Winogrande, OBQAなど)における性能が評価されています。 RoPEは、位置情報を明示的にモデルに組み込むための手法であり、トランスフォーマーモデルが入力シーケンスの順序を