<h2>要約:</h2>
<ul>
<li>Google DeepMindとKAIST AIは、Relaxed Recursive Transformers（RRTs）という手法を提案</li>
<li>RRTsは、小さな言語モデルのように振る舞うLLMsを可能にし、通常のSLMsを凌駕</li>
<li>Layer TyingやLoRAなどの技術を導入し、メモリ要件を削減し、計算リソースを大幅に削減</li>
<li>RRTは連続的なバッチ処理技術を使用し、計算リソースを節約</li>
<li>RRTはスケーラブルで、効率的な推論速度向上を実現</li>
</ul>
<h2>感想:</h2>
<p>RRTsは、LLMsの効率を向上させる革新的な取り組みであり、計算リソースの節約や効率化に大きな影響を与える可能性がある。Google DeepMindとKAIST AIの提案は、大きな言語モデルを小さくスケールダウンすることで、パフォーマンスを犠牲にすることなく問題を解決する新たな可能性を示している。今後の研究と開発が、SLMsのパフォーマンス向上とLLMsの最適化に焦点を当て、標準的な大規模パラメータモデルが多くのアプリケーションにとって冗長になる時代がやってくるかもしれない。</p>