使用场景

在移动设备上实现聊天机器人功能，提供流畅的对话体验。

用于智能助手，提供基于文本的交互和信息检索服务。

在智能家居设备中集成，实现语音控制和自动化任务管理。

产品特色

- 优化的Transformer架构：专为设备端应用设计的高效模型架构。

- 多种关键技术集成：包括SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力。

- 零样本常识推理能力：在多个常识推理任务上展现出色的表现。

- 多模型尺寸选择：提供从125M到1.5B不同参数规模的模型，以适应不同的应用需求。

- 支持Hugging Face平台：可以直接在Hugging Face平台上加载和使用预训练模型。

- 支持自定义代码：提供MobileLLM的预训练代码，方便用户进行自定义训练和评估。

- 高效的资源利用：在保持性能的同时，优化了模型的计算资源消耗。

使用教程

1. 访问Hugging Face官网并导航至MobileLLM-350M模型页面。

2. 使用提供的代码加载预训练的MobileLLM-350M模型和分词器。

3. 根据需要添加特殊标记，如eos_token、bos_token等。

4. 利用模型进行文本生成或其他NLP任务。

5. 如果需要自定义训练，可以下载MobileLLM的代码库，并按照说明进行数据预处理和模型训练。

6. 使用评估脚本来计算特定数据集上的模型性能，如wikitext-2测试集的困惑度。

7. 根据项目需求，将模型集成到自己的应用中，实现设备端的自然语言处理功能。