- LLMsのスケーリングにより、コード生成や質問応答などのタスクで高いパフォーマンスを示すものの、高い処理能力が必要
- 条件付き計算は効率を向上させるための解決策として研究されており、モデルの一部のニューロンのみを活性化させることで無駄な計算を削減
- MoE戦略や活性化関数（ReLU）の固有のスパース性を活用する方法など、条件付き計算を実装する方法が存在
- ReLUficationは、効率的な活性化関数を使用するLLMsに対して適切なスパース性を達成するためのアプローチであるが、性能が低下する可能性がある
- 中国の研究チームは、dReLUという新しい活性化関数を提案し、既存の問題を解決するために使用
- dReLUを組み込んだ小規模LLMsのテストでは、dReLUモデルはSwiGLUモデルと同等の性能を発揮し、スパース性が90%に達することが示された
私の考え：条件付き計算や新しい活性化関数の導入により、LLMsの効率性が向上し、処理要件が削減される可能性があることが示唆されています。新しいアプローチの採用により、AIの発展において重要な進展があると考えられます。