TinyCeNN-LM: 프리트레인드 언어 모델의 주의 깊은 변환

TinyCeNN-LM은 프리트레인드 언어 모델의 주의 깊은 변환을 위한 새로운 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 CeNN-inspired cellular-recurrent layers를 사용하여 변환을 수행하며, 변환된 모델의 성능을 평가하는 quality-gated post-training conversion을 수행합니다.

2026년 9월 21일 AI 자동 생성

#arXiv #Qwen

프리트레인드 언어 모델의 주의 깊은 변환은 주의 깊은 변환을 수행하기 위한 compatibility 문제입니다. 변환된 모델은 이후의 layer의 기대하는 representation을 변경할 수 있습니다. TinyCeNN-LM은 CeNN-inspired cellular-recurrent layers를 사용하여 변환을 수행하며, 변환된 모델의 성능을 평가하는 quality-gated post-training conversion을 수행합니다.

TinyCeNN-LM은 세 가지 implementation을 연구합니다: Integrated Memory, MemoryFusion, and PDelta3-GDN2-CLVR+Local32. Strict PDelta3 conversion은 layer를 only accept할 때 representation과 NLL criteria가 fixed threshold를 넘어야 합니다. SmolLLM2-135M에서, layers 0-2는 cumulative $\Delta\mathrm{NLL}=+0.01209$로 accepted되며, layer 3는 representation fidelity가 실패하여 rejected됩니다. Qwen3.5-0.8B에서, full-attention layers 3, 7, and 11은 final $\Delta\mathrm{NLL}=+0.02073$로 accepted됩니다.

Integrated Memory는 perplexity를 $-0.07\%$에서 $+0.93\%$까지 유지하며, total cache를 up to $6.01\%$까지 줄입니다. 변환된 Qwen release의 200-item downstream sanity check에서, overall accuracy는 $28.5\%$에서 $32.0\%$까지 얻을 수 있습니다. 결과는 conservative, quality-gated structural conversion을 support하며, universal attention replacement 또는 speedup보다는 주의 깊은 변환을 support합니다.

원문 보기 arXiv AI

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