Meta 于上周发布新闻稿，宣布正式开源可在智能手机上运行的小语言模型 MobileLLM 家族，并同时为系列模型新增 600M、1B 和 1.5B 三种不同参数版本，附项目 GitHub 项目页如下（点此访问）。
Meta 研究人员表示，MobileLLM 模型家族专为智能手机打造，该模型号称采用了精简架构，并引入了“SwiGLU 激活函数”、“分组查询注意力（grouped-query attention）”机制，能够在兼顾效率与表现成果。
此外，MobileLLM 模型据称训练速度较快，Meta 研究人员声称他们在 32 颗 Nvidia A100 80G GPU 的服务器环境下，以 1 万亿词（tokens）训练不同参数量的 MobileLLM 模型时，1.5B 版本只需 18 天，而 125M 版本仅需 3 天。
而从结果来看，MobileLLM 125M 和 350M 两款模型在零样本常识理解任务中的准确率比 Cerebras、OPT、BLOOM 等 State of the Art（SOTA）模型分别高出 2.7% 和 4.3%。
Meta 研究人员同时将 MobileLLM-1.5B 与业界其他参数量更大的模型进行比较，在结果测试方面据称领先 GPT-neo-2.7B、OPT-2.7B、BLOOM-3B、Qwen 1.5-1.8B 等模型。
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