TroL: Traversal of Layers for Large Language and Vision Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large language and vision models (LLVMs) have been driven by the generalization power of large language models (LLMs) and the advent of visual instruction tuning.Along with scaling them up directly, these models enable LLVMs to showcase powerful vision language (VL) performances by covering diverse tasks via natural language instructions.However, existing open-source LLVMs that perform comparably to closed-source LLVMs such as GPT-4V are often considered too large (e.g., 26B, 34B, and 110B parameters), having a larger number of layers.These large models demand costly, high-end resources for both training and inference.To address this issue, we present a new efficient LLVM family with 1.8B, 3.8B, and 7B LLM model sizes, Traversal of Layers ( TroL), which enables the reuse of layers in a token-wise manner.This layer traversing technique simulates the effect of looking back and retracing the answering stream while increasing the number of forward propagation layers without physically adding more layers.We demonstrate that TroL employs a simple layer traversing approach yet efficiently outperforms the open-source LLVMs with larger model sizes and rivals the performances of the closed-source LLVMs with substantial sizes.Code is available in https://github.com/ByungKwanLee/TroL.MM1-MoE Monkey-Qwen LLaVA-Next-LLaMA3 LLaVA-NeXT-Mistral MiniGemini-HD-Vicuna InternVL1.5-InternLM2-ChatInternVL1.5-InternLM2-Chat
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle