arXiv:2510.27037v1 Announce Type: cross 
Abstract: As large pre-trained language models become increasingly critical to natural language understanding (NLU) tasks, their substantial computational and memory requirements have raised significant economic and environmental concerns. Addressing these challenges, this paper introduces the Elastic Language Model (ELM), a novel neural architecture search (NAS) method optimized for compact language models. ELM extends existing NAS approaches by introducing a flexible search space with efficient transformer blocks and dynamic modules for dimension and head number adjustment. These innovations enhance the efficiency and flexibility of the search process, which facilitates more thorough and effective exploration of model architectures. We also introduce novel knowledge distillation losses that preserve the unique characteristics of each block, in order to improve the discrimination between architectural choices during the search process. Experiments on masked language modeling and causal language modeling tasks demonstrate that models discovered by ELM significantly outperform existing methods.

تقدم ورقة جديدة نموذج اللغة المرن (ELM)، وهو نهج مبتكر لتحسين نماذج اللغة من حيث الكفاءة. مع تزايد الطلب على النماذج المدربة مسبقًا ذات الحجم الكبير، تزداد أيضًا المخاوف بشأن تأثيرها البيئي والاقتصادي. يهدف ELM إلى معالجة هذه القضايا من خلال تحسين الأساليب الحالية للبحث في بنية الشبكات العصبية، مما يسهل إنشاء نماذج مدمجة دون التضحية بالأداء. هذه الابتكار مهم لأنه لا يلبي فقط الحاجة الملحة لحلول الذكاء الاصطناعي المستدامة، بل يمهد أيضًا الطريق لتقنيات لغوية أكثر سهولة.

Un nuevo artículo presenta el Modelo de Lenguaje Elástico (ELM), un enfoque innovador para optimizar los modelos de lenguaje en términos de eficiencia. A medida que aumenta la demanda de modelos preentrenados de gran tamaño, también lo hacen las preocupaciones sobre su impacto ambiental y económico. ELM busca abordar estos problemas mejorando los métodos existentes de búsqueda de arquitectura neuronal, facilitando la creación de modelos compactos sin sacrificar el rendimiento. Esta innovación es crucial, ya que no solo responde a la necesidad urgente de soluciones de IA sostenibles, sino que también allana el camino para tecnologías lingüísticas más accesibles.

Un nouvel article présente le modèle de langage élastique (ELM), une approche révolutionnaire pour optimiser les modèles de langage en termes d'efficacité. Alors que la demande pour des modèles pré-entraînés de grande taille augmente, les préoccupations concernant leur impact environnemental et économique se renforcent. ELM vise à relever ces défis en améliorant les méthodes de recherche d'architecture neuronale existantes, facilitant ainsi la création de modèles compacts sans sacrifier les performances. Cette innovation est cruciale car elle répond non seulement au besoin pressant de solutions d'IA durables, mais ouvre également la voie à des technologies linguistiques plus accessibles.

A new paper introduces the Elastic Language Model (ELM), a groundbreaking approach to optimizing language models for efficiency. As the demand for large pre-trained models grows, so do concerns about their environmental and economic impact. ELM aims to tackle these issues by enhancing existing neural architecture search methods, making it easier to create compact models without sacrificing performance. This innovation is crucial as it not only addresses the pressing need for sustainable AI solutions but also paves the way for more accessible language technologies.

Elastic Architecture Search for Efficient Language Models

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