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大規模言語モデルTanuki-8B, 8x8Bの位置づけや開発指針など
*チームでの評価. **13Bは推論時のアクティブパラメータ数、47Bは総パラメータ数をあらわす。 (Nejumi l... *チームでの評価. **13Bは推論時のアクティブパラメータ数、47Bは総パラメータ数をあらわす。 (Nejumi leaderboard NEOを使いチーム内で評価｡GPT-4の採点不具合で評価が-1となった項目は採点から除外した｡) 2.2 開発アプローチ Tanukiの開発では、以下のような革新的なアプローチを採用しました： データ合成: これまで主流とされてきたインターネットデータ(Common Crawl)の過度の依存から脱却し、対話や作文に特化した合成データを活用 対話・指示データの合成: 人工的に生成した対話および指示データを事前学習に組み込み モデルのアップサイクリング: 8x8Bモデルはゼロから作るのではなく､先に構築した8Bモデルを素材に用いるアップサイクリングと呼ばれるアプローチをとることで、限られた計算リソースから高性能なモデルを得ることに成功 効率的な試行錯誤:
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