LLM（大規模言語モデル）は、ここ数年で急速に進化しており、研究者やエンジニアは最新の進歩に注目していかなければなりません。
本記事では、2025年2月第2週に発表された重要なLLM関連の論文をまとめています。モデルの最適化、スケーリング、推論力の向上から、ベンチマーキングやパフォーマンス強化に至るまで、様々なトピックが議論されています。
新しいLLM研究を追いかけることで、より高機能で頑健、人間の価値観に沿ったモデルへの道を見出せるでしょう。
この文脈長を扱う新しいソリューション「InfiniteHiP」や自己監督アプローチ「SelfCite」、そして効率的な専門家グループ化を実現する「CMoE」フレームワークなどが紹介されています。
さらに、量子化やスパース表現を用いたLLMの高速化、推論力強化に向けた新技術が詳述されています。
これらの技術革新は、LLMが次の段階に進むための基盤となっています。
出典 : Important LLMs Papers for the Week from 10/02 to 16/02 https://substack.com/home/post/p-157736724?utm_campaign=post&utm_medium=web
