技術記事要約：
- 2024年のAI研究ハイライトについて、LLM（Large Language Model）研究に焦点を当てた記事を執筆。
- 2024年1月から6月までの論文を1つずつハイライトし、Mixtral 8x7Bモデルなどを取り上げた。
- DoRA（Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation）や継続的事前学習、DPO（Direct Preference Optimization）についても紹介。
- LoRA（Low-Rank Adaptation）やPPO（Proximal Policy Optimization）との比較結果についても記載。
- Finewebデータセットについて、15兆トークンのデータセット作成や公開に関する情報を提供。
考察：
MoEモデルはポストトレーニングが難しいため、一般的に人気が低いと考えられます。ただし、MoEアーキテクチャは依然として重要であり、大規模言語モデルの効率的なスケーリングを可能にする方法を提供しています。
元記事: https://substack.com/home/post/p-153341037%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb