巨大言語モデルの増大する規模

この記事は、巨大言語モデル（LLM）の規模の進化をたどります。GPT-2の16.1億パラメータからLlama-4の2兆パラメータまで、モデルの規模は指数関数的に増加しています。この記事では、密なモデルとMixture-of-Experts（MoE）モデルを含む主要なモデルのパラメータ数、トレーニングデータのサイズ、アーキテクチャの特徴を詳細に説明しています。MoEアーキテクチャの出現により、より大規模なモデルのトレーニングと使用が可能になりました。しかし、モデル規模の増大は、データのバイアスやモデルの解釈可能性など、新たな課題をもたらしました。この記事は、LLMの今後の開発方向を探り、ベンチマークテストでの高得点追求ではなく、純粋なテキスト継続エンジンの開発に重点を置く研究の必要性を訴えています。