使用场景

在移动设备上实现文本生成和理解功能。

作为聊天机器人的后端模型，提供流畅的对话体验。

集成到智能家居设备中，提升语音交互的准确性和自然性。

产品特色

• 优化的Transformer架构：专为设备端应用设计的轻量级模型。

• 支持零样本常识推理任务：在多个常识推理任务上展现出色性能。

• 集成关键技术：包括SwiGLU激活函数、深度薄架构等。

• 支持HuggingFace平台：可通过HuggingFace平台加载预训练模型进行微调或评估。

• 提供MobileLLM代码库：包含预训练代码，方便用户进行自定义训练和评估。

• 支持多种模型尺寸：从125M到1.5B参数的多种模型尺寸可供选择。

• 训练成本效益：在1T tokens数据上的训练时间从3天到18天不等，取决于模型大小。

使用教程

1. 访问HuggingFace官网并搜索MobileLLM-600M模型。

2. 通过HuggingFace平台加载预训练的MobileLLM-600M模型，使用提供的代码示例进行模型加载。

3. 如果需要进行微调或评估，可以按照HuggingFace的指南添加特殊标记。

4. 访问MobileLLM的GitHub代码库，克隆代码并安装依赖。

5. 根据代码库中的指南进行数据预处理，并指定数据路径。

6. 运行预训练脚本开始训练模型，或使用评估脚本来计算Wikitext-2测试集的困惑度。

7. 根据需要调整模型参数和训练设置，以适应特定的应用场景。