Hymba，一种挑战小型 LLM 极限的新架构

23/06/2025

三个要点
✔️ 用于小型语言模型的 Hymba 混合头架构
✔️ 降低计算成本，高效学习模型，同时保持高精确度
✔️ 证实即使小型模型的性能也接近大型模型

Hymba: A Hybrid-head Architecture for Small Language Models
written by Xin Dong, Yonggan Fu, Shizhe Diao, Wonmin Byeon, Zijia Chen, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Shih-Yang Liu, Matthijs Van Keirsbilck, Min-Hung Chen, Yoshi Suhara, Yingyan Lin, Jan Kautz, Pavlo Molchanov
(Submitted on 20 Nov 2024)
Comments: 20 pages, models are available on huggingface
Subjects: Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI); Machine Learning (cs.LG)

code：

本文所使用的图片要么来自论文、介绍性幻灯片，要么是参考这些图片制作的。

摘要

本文在一种名为 Hymba 的新型小型 LLM 上提出了一种混合头架构。其主要目的是克服小型语言模型的计算限制，并提供一种能实现更高效、高性能机器交互的设计。

Hymba 的目标是实现与传统型号相当的任务性能，同时重量更轻。这是通过设计混合架构和优化不同组件的组合来实现的。这种设计使模型能够有效地平衡性能和资源使用。

实验表明，Hymba 在各种基准测试中的表现都优于传统模型。特别是，它在需要低延迟响应的交互任务中的效率尤为突出。结果表明，在功能和效率都很重要的边缘设备上实现 LLMs 有了新的可能性。

最后，我们认为许多开发人员都为 Hymba 的开发做出了贡献，未来的研究方向包括在不同应用领域进一步优化和评估。

研究背景

论文《Hymba：小型语言模型的混合头架构》介绍了一种用于提高小型语言模型（SLM）性能的新架构 Hymba。它试图利用更少的资源开发出与大型语言模型（LLM）功能相当的模型。

Hymba 通过结合不同的头部结构来优化 SLM 的效率和性能。具体来说，它旨在提高特定任务中模型的精确度，同时节省计算资源。这样就能实现高性能，尤其是在需要实时性能的应用中。

本文还通过基准测试展示了 Hymba 的出色性能。这些测试评估了模型在不同算术和推理任务中的表现，并证明了其有效性。

总之，Hymba 使 LLM 更小、更高效，是一种有望在未来得到进一步研究和发展的技术。本文为希望在时间有限的环境中了解新方法的机器学习入门学生提供了特别有用的信息。

建议方法

本文提出了一种名为 HyMBA 的新架构，它适用于较小的 LLM，其特点是能有效利用计算资源。尤其是，它旨在减少模型的大小和计算成本，同时保持 Transformer 的性能。

该架构采用了一种 "混合头"，将标准变压器头与更高效的状态空间模型（SSM）头结合在一起。这种组合使高性能模型即使在计算资源有限的环境下也能运行。具体来说，除了减少计算资源外，它还具有针对特定任务的灵活性。

HyMBA 是一种特别小的 LLM，因此更容易根据个别应用需求调整其性能。新架构有望在计算资源有限的场所实现高效运行。这种方法为现有技术提供了一种有效的替代方案，据说将在要求体积小、功耗低的系统中发挥重要作用。

试验

本文提出了一种混合架构 Ryhne，以提高小型语言模型的效率。本文旨在利用注意力机制的局部性，建立计算效率高且准确的模型。

实验对包括 Ryhne 在内的多个模型进行了比较。Ryhne 尤其能在简化计算的同时保持高召回率。由此产生的性能可与许多其他 LLM 相媲美。不过，要实现这一点，还需要对注意力机制进行详细调整。

Ryhne 还使用令牌元信息来提高效率，从而在提高分布式数据集预测准确性的同时组织令牌处理。此外，训练数据的选择和私有数据集的使用使 Ryhne 能够应对大型数据集。因此，与其他著名模型相比，Ryhne 在性能和效率方面更胜一筹。这使得该模型即使在计算资源有限的环境下也能有效运行。

摘要

本文介绍了一种名为 Hymba 的混合头架构，该架构专为小型语言模型（LLM）而设计。Hymba 集成了两种方法--稀疏模块和流模块--以提供详细的语言模型。Hymba 集成了稀疏模块和流模块两种方法，可以详细捕捉标记之间的关系。流模块独立于历史数据，专为实时处理而设计。稀疏模块可高效处理长距离标记依赖关系。

实验表明，Hymba 在复杂的自然语言任务中表现出色。例如，它在 SQuAD 和 TriviaQA 等基准数据集上取得了很高的准确率。元符号的使用还提高了任务间学习转换的性能。这样就能以更少的计算资源实现更高效的学习，Hymba有望成为一种既能提供高性能结果，又能保持较低训练和推理成本的模型。这一创新将促进实际应用。