概要
https://gist.github.com/rain-1/cf0419958250d15893d8873682492c3e
詳細内容
## LLMの進化：モデルサイズとトレーニングデータの変遷
https://gist.github.com/rain-1/cf0419958250d15893d8873682492c3e
LLMのサイズとトレーニングデータ量の増加、そしてMoEアーキテクチャへの移行を追跡し、モデルの進化を概観する。
[[LLM, モデルサイズ, トレーニングデータ, Mixture-of-Experts, MoE]]
この記事は、大規模言語モデル（LLM）の進化の歴史を、モデルのパラメータ数とトレーニングに使用されたトークン数に焦点を当てて追跡しています。GPT-2から始まり、GPT-3、そしてMetaのLlamaシリーズ（Llama-3.1 405Bまで）や、Mixtral、Deepseek V3といったMixture-of-Experts（MoE）モデルの登場まで、その変遷を詳細に記録しています。特に、MoEアーキテクチャの台頭は、より大きなモデルを効率的にトレーニングし、展開することを可能にし、LLMの能力を飛躍的に向上させています。また、ベンチマークのためのモデルの「焼きなまし」（annealing）と純粋なテキスト継続能力に関する議論や、最近のモデルが持つマルチモーダルおよび多言語対応能力の向上についても触れられています。これらの動向は、LLMがより高性能かつ汎用的になっていく未来を示唆しており、開発者にとって無視できないトレンドです。
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**編集者ノート**: LLMの進化、特にMoEアーキテクチャの採用は、開発者が利用できるツールの能力を根本的に変える可能性があります。今後は、より少ない計算リソースで高度なタスクを実行できるモデルが登場し、ローカル環境でのAI開発や、エッジデバイスでのAI活用が現実的になるでしょう。これは、アプリケーションの応答速度の向上、プライバシー保護の強化、そしてオフライン環境でのAI機能の提供といった点で、Webアプリケーション開発に大きな影響を与えると考えられます。特に、リアルタイム性が求められるインタラクティブなアプリケーションや、データプラ��バシーが重要な金融・医療分野での活用が加速すると予測します。