简化的1.4B参数Transformer模型，支持快速部署
MobileLLaMA-1.4B-Base是一款以1.3T tokens训练的1.4B参数Transformer模型，旨在降低LLaMA的参数数量以实现快速部署。通过标准语言理解和常识推理基准测试，展示其性能与最新开源模型相媲美。详细信息请参考GitHub和相关论文。
MobileLLaMA-1.4B-Base 是一个拥有14亿参数的Transformer模型。该模型通过缩小LLaMA的规模，旨在方便用户直接部署和使用。为了使项目的成果可以被复现，所有模型训练均采用来自RedPajama v1数据集的1.3万亿个标记。这种方法有助于开展更为系统的实验研究。
在项目开发过程中，MobileLLaMA-1.4B-Base模型经过了广泛的评估，涉及两大自然语言基准：语言理解和常识推理。实验结果表明，MobileLLaMA-1.4B的性能与最新的开源模型表现相当。
用户可以通过Hugging Face Transformers来载入模型的权重。具体示例可以在GitHub上找到。
详细的训练过程可以参考项目论文的第4.1节：MobileVLM: A Fast, Strong and Open Vision Language Assistant for Mobile Devices。
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