Hacker News 의견

• 크기와 사용성의 최적 균형 때문에 더 작은 전문가 모델이 대부분의 응용 프로그램을 지배할 것으로 예상됩니다.
• T5를 사용한 디스틸 모델은 인코더-디코더 아키텍처가 여전히 관련성이 있을 수 있음을 제안합니다.
• 접근 방식이 과도하게 복잡하지 않아, Large Language Models (LLMs) 분야에서 아직 탐색해야 할 것이 많음을 시사합니다.
• LLMs의 미래는 이런 스타일로 훈련된 전문가 모델의 혼합을 포함할 수 있습니다.
• LLM, Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) 분야에서의 활동과 진보 수준이 인상적입니다.
• Nvidia와 같은 하드웨어가 비싼 경우 이러한 최적화는 가치가 있습니다.
• 가장 효과적인 모델은 멀티모달이며, 신중하게 맞춤화된 핵심 교육 과정으로 훈련될 가능성이 높습니다.
• LLM의 훈련 데이터가 디스틸 및 과제별 모델보다 적은 이유에 대한 질문이 있습니다.
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)가 최첨단 LLM만큼 잘 수행하기 위해 더 작은 모델에 필요할지에 대한 추측이 있습니다.
• 큰 LLM에서 많은 용량이 사용되지 않는지, 아니면 작은 언어 모델이 단순히 추론 작업을 모방하는지 여부는 불분명합니다.
• 최대 144GB의 사용 가능한 GPU 메모리를 지원하는 Mac Studio는 LLM 서비스 공간에서 사용될 수 있습니다.
• Facebook이 사용자의 모든 채팅 기록에 LLM을 훈련시킬 수 있을지에 대한 제안이 있습니다.