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Retnet 410m XATL

NucleusAIによって開発
RetNetアーキテクチャとTransformerを組み合わせた線形計算コスト推論モデルで、クロスアーキテクチャ転移学習により実現
ダウンロード数 347
リリース時間 : 3/14/2024

モデル概要

このモデルはRetNetアーキテクチャを採用し、pythia-410mモデルから共有重みコンポーネント(入力/出力埋め込み層、MLP重みなど)を転移することで、線形計算コスト推論を実現しています。

モデル特徴

クロスアーキテクチャ転移学習
事前訓練済み言語モデルから共有重みコンポーネントを転移し、新しい線形計算コスト推論モデルをゼロから訓練する必要を回避
線形計算コスト
RetNetアーキテクチャに基づき、従来のTransformerと比較して推論計算コストが低い
重み共有
入力/出力埋め込み層、MLP重み、層正規化モジュール及び注意出力投影行列は全てpythia-410mモデルから転移

モデル能力

テキスト生成
因果的言語モデリング

使用事例

テキスト生成
対話生成
一貫性のある対話応答の生成に利用可能
コンテンツ作成
記事や物語などの長文コンテンツ生成を補助
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