Meta의 Free Transformer는 LLM 의사결정에 새로운 접근 방식을 도입합니다.
- Meta 연구자가 새로운 AI 아키텍처인 "Free Transformer"를 개발하여 텍스트 생성 전에 구조적인 결정을 내림으로써 프로그래밍 및 수학적 작업에서 더 나은 결과를 목표로 하고 있습니다.
- 이 시스템은 표준 Transformer 모델을 기반으로 하며, 숨겨진 상태를 관리하는 추가 레이어를 포함하여 컴퓨팅 요구를 약간 증가시킵니다. 정보 과잉으로 인한 오용을 방지하기 위한 제어 메커니즘이 포함되어 있습니다.
- 1.5억과 8억 매개변수 모델 테스트에서 Free Transformer는 표준 Transformer보다 코드 및 수학 작업에서 최대 55% 더 나은 결과를 제공합니다. 그러나 객관식 문제 개선은 다소 미미했습니다.
- Free Transformer는 사전에 계획을 세워 매 단계에서 다시 생각할 필요 없이 전략을 설정하고 이를 유지함으로써 개선 성과를 달성했다는 것이 연구에서 강조되었습니다.
- 이 아키텍처에 대한 훈련 방법은 아직 특별히 조정되지 않았고, 향후 훈련을 맞춤화하면 성과가 더욱 향상될 수 있다는 가능성이 제시되었습니다.
- 현재 테스트는 시장에 있는 가장 큰 언어 모델보다 훨씬 작은 모델을 사용했기 때문에, 더 큰 모델로 확장하는 것은 여전히 열려있는 질문입니다.
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