| Test-Time Fine-Tuning with SIFT + Llama-3.2 (3B) |
- Bits per byte
- 0.557
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Test-Time Fine-Tuning with SIFT + Phi-3 (3.8B) |
- Bits per byte
- 0.595
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Test-Time Fine-Tuning with SIFT + Llama-3.2 (1B) |
- Bits per byte
- 0.606
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Gemma-2 27B |
- Bits per byte
- 0.629
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| GLM-130B |
- Bits per byte
- 0.634
|
GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model 2022-10-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| Llama-3.2 3B |
- Bits per byte
- 0.640
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Jurassic-1 |
- Bits per byte
- 0.65
|
GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model 2022-10-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| Phi-3 14B |
- Bits per byte
- 0.651
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Gemma-2 9B |
- Bits per byte
- 0.670
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Phi-3 7B |
- Bits per byte
- 0.678
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Phi-3 3.8B |
- Bits per byte
- 0.679
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Llama-3.2 1B |
- Bits per byte
- 0.697
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| GPT-3 Davinci 175B (pre-trained) |
- Bits per byte
- 0.7177
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| Gemma-2 2B |
- Bits per byte
- 0.721
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| Llama-3.2-Instruct 3B |
- Bits per byte
- 0.737
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| GPT-3 |
- Bits per byte
- 0.742
|
GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model 2022-10-05 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| Test-Time Fine-Tuning with SIFT + GPT-2 (774M) |
- Bits per byte
- 0.762
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| GPT-3 Curie 6.7B (pre-trained) |
- Bits per byte
- 0.7980
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| Llama-3.2-Instruct 1B |
- Bits per byte
- 0.807
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| GPT-2 Large 774M (test-time training on nearest neighbors) |
- Bits per byte
- 0.85
|
Test-Time Training on Nearest Neighbors for Large Language Models 2023-05-29 |
코드 1 |
| Test-Time Fine-Tuning with SIFT + GPT-2 (124M) |
- Bits per byte
- 0.862
|
Efficiently Learning at Test-Time: Active Fine-Tuning of LLMs 2024-10-10 |
코드 1 |
| GPT-3 Babbage 1.3B (pre-trained) |
- Bits per byte
- 0.8718
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| GPT-3 Ada 350M (pre-trained) |
- Bits per byte
- 0.9631
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| GPT-2 XL 1.5B (pre-trained) |
- Bits per byte
- 1.0468
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| GPT-2 Large 774M (pre-trained) |
- Bits per byte
- 1.0828
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| GPT-2 Medium 355M (pre-trained) |
- Bits per byte
- 1.0928
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| GPT-2 Small 124M (pre-trained) |
- Bits per byte
- 1.2253
|
The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 |
| Larger Transformer 771M (fine-tuned) |
- Test perplexity
- 10
|
Need a Small Specialized Language Model? Plan Early! 2024-02-02 |
연결 없음 |
| Hybrid H3 125M |
- Test perplexity
- 10.2
|
Hungry Hungry Hippos: Towards Language Modeling with State Space Models 2022-12-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GPT-Neo 2.7B |
- Test perplexity
- 10.44
|
Knowledge Unlearning for Mitigating Privacy Risks in Language Models 2022-10-04 |
코드 1 · 코드 2 |