RetNet（Retentive Network）は、大規模な言語モデルの基礎となるアーキテクチャとして提案されています。このネットワークは、訓練の並列化、低コストの推論、そして良好なパフォーマンスを実現します。RetNetは3つの計算パラダイムをサポートし、スケーリング結果も好評で、これによりTransformerの強力な後継者となっています。 RetNetは、「低コスト」の推論を目指して設計されています。これは、予測を迅速に、そして多くの計算リソースを使用せずに行うことができることを意味します。これにより、多くの場合で、RetNetは効率的な推論を可能にします。 以上の情報を基に、RetNetは大規模な言語モデルの訓練と推論において、効率性とパフォーマンスを両立する新たなアーキテクチャと言えます。これは、AIと言語モデルの進化において、重要なステップとなるでしょう。
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※この記事は生成AIを活用して執筆しました
