LLM이나 AI 모델에서 곧 큰 일이 될 수 있을 흥미로운 아키텍처 혁신이 있는가? (모두가 이미 잘 아는 N-gram은 제외)
원문 제목 — Are there any interesting architectural innovations that we seem to be on the verge of for LLM models or AI models that might be a big deal? (Excluding maybe N-gram, since everyone is already well aware of that one)
📄 전문 번역
이 스레드에서는 N-gram, 양자화 개선, MTP, D-flash, D-spark처럼 커뮤니티에서 이미 잘 알고 많이 논의하는 주제는 배제하는 것이 이상적이다. 대부분 이미 익숙한 개선 영역이기 때문이다.
나는 LLM이나 다른 종류의 AI 모델에 대한 흥미로운 근본적 아키텍처 변화, 즉 여러분이 읽었거나 이제 막 화제가 되기 시작해 우리 대다수가 모르는 것들을 더 알고 싶다. 이곳의 누군가는 MAMBA 쪽에 기운 아키텍처의 가능성에 큰 관심을 보였는데, 나는 AI를 충분히 몰라서 기존 LLM 트랜스포머와 그 어텐션 방식에 비해 무엇이 흥미로운지 이해하지 못하겠다. 극한까지 밀어붙인다면 어떤 상급 잠재력이 있을지 같은 것이다.
어쨌든 MAMBA나 하이브리드 아키텍처 변화보다 더 크게 차별화된, 사람들이 이론화하는 더 급진적인 아키텍처가 있는지 궁금하다. 가능하다면 왜 흥미롭거나 잠재력이 크다고 생각하는지 설명해 주기 바란다.
💬 주요 댓글 번역 (3)
🔍 루키 분석
커뮤니티에서 이미 흔한 N-gram, 양자화 개선, MTP, D-flash, D-spark를 제외한 근본적 아키텍처 혁신을 묻는 토론형 게시물이다. 작성자는 AI 지식이 부족해 MAMBA 계열 아키텍처가 기존 트랜스포머 어텐션 방식보다 무엇이 흥미로운지 이해하지 못한다고 밝혔다. 댓글에서는 Qwen3.8 Next를 올해 말 공개될 Qwen4 아키텍처로 보는 견해, 최근 용어에서 Mamba가 linear attention으로 대체됐다는 설명, Next latent prediction(arXiv 2511.05963)이 multi token prediction 대비 큰 개선을 보인다는 정보가 공유됐다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
아래에서 내가 생각하는 차세대를 다루겠다. 즉 올해 말 공개될 Qwen4 아키텍처를 대표하는 Qwen3.8 Next에 대한 Qwen의 견해를 말하겠다. 그 전에 … 최근 용어에서는 'Mamba'가 대부분 'linear attention'으로 대체됐으며 매우 다양한 계열의 l…
정말 유용한 정리다. linear attention과 sparse attention 논의를 많이 봐 왔지만 residual stream 설명 덕분에 아키텍처 변화가 처음으로 이해됐다. 앞으로의 이득이 학습 기법에서 더 나온다는 지적이 특히 흥미롭다. 마치 우리가 …
사전 학습과 관련해서는 Next latent prediction이 있다. arXiv 논문 2511.05963. multi token prediction에 비해 큰 개선을 보여주는 원 논문 외부의 증거가 늘어나고 있다.