Apple、生成言語モデル事前学習に拡大・剪定パイプラインを提案

記事の3ポイント

1. 1

   構造化プルーニングの効率性

   構造化プルーニングパイプラインは、ゼロからターゲットサイズのモデルを訓練する場合と比較して、トークン効率において有望な結果を示すことが確認されている。

2. 2

   拡大事前学習の統合提案

   Apple Machine Learning は、先行研究でしばしば無視されてきた「拡大されたモデルの事前学習」をプルーニングプロセスに組み込むことを提唱している。

3. 3

   未展開モデルの訓練価値検証

   本研究は、最終的にデプロイ（展開）されない場合であっても、拡大されたモデルを事前学習する価値があるかどうかという重要な問いに取り組んでいる。