Welche architektonischen Trends gibt es bei modernen decoder-only LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen)?

Moderne decoder-only Large Language Models (LLMs) wie LLaMA, Mistral, Qwen folgen mehreren architektonischen Trends:

• Erhöhung der Parameter bei Beibehaltung der Effizienz: Modelle wachsen in der Größe, werden aber für effizienteres Training und Inferenz optimiert.

• Verwendung effizienter Aufmerksamkeitsmechanismen: Implementierung von Optimierungen in der Selbstaufmerksamkeit zur Verringerung der Rechenkomplexität.

• Modularität und gemischte Architekturen: Sie kombinieren manchmal verschiedene Schichttypen oder verwenden spezialisierte Blöcke zur Leistungssteigerung.

• Fokus auf Training mit weniger Daten und bessere Generalisierung: durch verbesserte Pre-Training-Methoden und Regularisierung.

• Optimierung für spezifische Aufgaben und Hardwareplattformen: Modelle passen sich an die Anforderungen realer Anwendungen und verfügbare Ressourcen an.

Diese Trends zielen darauf ab, die Textgenerierungsqualität zu verbessern, die Trainingskosten zu senken und die Skalierbarkeit zu erhöhen.