Core Concepts
메타가 제안한 새로운 대규모 언어 모델 학습 방식은 기존 방식보다 효율적이며, 더 지능적인 모델 생성이 가능할 수 있다.
Abstract
이 문서는 메타가 제안한 새로운 대규모 언어 모델 학습 방식에 대해 설명하고 있다.
현재 대부분의 대규모 언어 모델은 다음 단어를 순차적으로 예측하는 방식으로 학습된다. 이는 매우 비효율적이다.
메타가 제안한 새로운 방식은 한 번에 여러 토큰을 예측하는 것이다. 이는 모델의 텍스트 생성 속도를 높일 뿐만 아니라 모델의 지능을 향상시킬 수 있다.
이는 기존의 단일 토큰 예측 방식에서 벗어나 새로운 학습 패러다임을 제시할 수 있다.
Stats
대규모 언어 모델은 현재 다음 단어를 순차적으로 예측하는 방식으로 학습된다.
메타가 제안한 새로운 방식은 한 번에 여러 토큰을 예측할 수 있다.
Quotes
"이는 모델의 텍스트 생성 속도를 높일 뿐만 아니라 모델의 지능을 향상시킬 수 있다."
"이는 기존의 단일 토큰 예측 방식에서 벗어나 새로운 학습 패러다임을 제시할 수 있다."