Wat zijn de architecturale trends bij moderne decoder-only LLM's (LLaMA, Mistral, Qwen)?

Moderne decoder-only Large Language Models (LLMs) zoals LLaMA, Mistral, Qwen volgen verschillende architecturale trends:

• Toename van parameters terwijl efficiëntie behouden blijft: modellen groeien in grootte, maar worden geoptimaliseerd voor efficiënter trainen en inferentie.

• Gebruik van efficiënte aandachtmechanismen: implementaties van optimalisaties in self-attention om computationele complexiteit te verminderen.

• Modulariteit en hybride architecturen: soms combineren ze verschillende soorten lagen of gebruiken ze gespecialiseerde blokken om de prestaties te verbeteren.

• Focus op trainen met minder data en betere generalisatie: door verbeterde pre-trainingsmethoden en regularisatie.

• Optimalisatie voor specifieke taken en hardwareplatforms: modellen passen zich aan de eisen van echte toepassingen en beschikbare bronnen aan.

Deze trends zijn gericht op het verbeteren van de tekstgeneratiekwaliteit, het verlagen van de trainingskosten en het verbeteren van de schaalbaarheid.