在移动设备的快速发展背景下，Meta推出了一款震撼行业的创新产品——MobileLLM。这是一款针对移动应用优化的大型语言模型，其参数数量低于十亿，完美解决了云计算成本飙升和延迟的问题。MobileLLM依托深薄架构、嵌入共享及分组查询注意力机制等先进设计，展现出惊人的语言处理能力。特别是MobileLLM-125M和350M在零样本常识推理任务中，相较于以往模型准确率大幅提升，显现出强劲的竞争力。更值得一提的是，MobileLLM系列在聊天基准测试中显示出对小型模型的显著改进，且在API调用任务中其准确度与LLaMA-v2 7B相当，充分展示了小模型在日常应用中的巨大潜力。
MobileLLM具备多种卓越功能，包括出色的语言理解与生成能力、零样本常识推理、流畅的聊天交互、自然语言指令转化为API调用、文本重写与摘要生成，以及高效的数学问题解决能力。这些功能无不展现出其在各类场景中的广泛适用性。
技术上，MobileLLM采用深而薄的架构设计，以更多的层数和较少的参数推动模型学习更为抽象的概念；同时，引入了SwiGLU激活函数替代传统的ReLU，极大增强了模型的非线性表达能力。此外，嵌入共享和分组查询注意力机制的应用，不仅降低了模型参数量，还提升了性能。块级层共享技术则有效减少了内存延迟，而量化兼容性使得模型能够在资源有限的设备上流畅运行。
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