LLM이나 AI 모델의 판도를 바꿀 만한 혁신적인 아키텍처가 있을까요?
Are there any interesting architectural innovations that we seem to be on the verge of for LLM models or AI models that might be a big deal? (Excluding maybe N-gram, since everyone is already well aware of that one)
핵심 요약
트랜스포머를 넘어선 차세대 AI 아키텍처와 모델 성능 향상을 위한 새로운 연구 방향에 대해 논의합니다.
- 차세대 아키텍처 — HRM 및 선형 어텐션 기반 모델의 잠재력 탐구
- 지식 업데이트 — 재학습 없이 모델의 지식을 갱신하는 기술적 시도
- 메모리 모듈 — RAG를 넘어선 모델 자체의 장기 기억 장치 연구
- 예측 기술 — 차세대 토큰 및 잠재 변수 예측을 통한 성능 개선
자, 이 스레드에서는 다들 이미 잘 알고 있고 맨날 떠드는 N-gram, 양자화 개선, MTP, D-flash, D-spark 같은 건 좀 빼고 얘기해보자. 이런 건 여기 있는 사람들은 이미 다 꿰고 있는 내용이니까.
내가 궁금한 건 LLM이나 다른 AI 모델의 근본적인 구조를 바꾸는 흥미로운 변화들인데, 너희가 읽어봤거나 요즘 슬슬 입소문 타기 시작하는 것들 중에 우리 대부분은 아직 잘 모르는 거 없냐?
여기 어떤 사람이 MAMBA 기반 아키텍처 가능성에 관심 많아 보이던데, 솔직히 난 AI를 잘 몰라서 이게 기존 LLM 트랜스포머나 어텐션 방식이랑 비교해서 뭐가 그렇게 대단한 건지 잘 모르겠거든. 예를 들어, 사람들이 이걸 극한까지 밀어붙이면 대체 어느 정도까지 성능이 나올 수 있는 건지 궁금해.
어쨌든, MAMBA나 하이브리드 아키텍처 변화보다 훨씬 더 급진적이고 눈에 띄는 구조적 변화가 또 있는지 궁금하다. 너희가 보기에 좀 흥미롭거나 잠재력 있어 보이는, 좀 파격적인 이론들 아는 거 있으면 풀어봐.
가능하면 왜 그게 흥미로운지, 왜 잠재력이 있다고 생각하는지도 같이 설명해주면 좋겠어.
