What are the next big trends in LLM research?

Catch up on all the upcoming trends using my guide!

💡 The LLM space is experiencing rapid progress, with new papers or releases almost every day.

If you aim to stay updated with the latest advancements, here’s a guide on emerging patterns: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/blob/main/free_courses/Applied_LLMs_Mastery_2024/week10_research_trends.md

They are:

🚀Multi-Modal LLMs

• 📕Combine text processing with multimodal components like audio, imagery and videos. Examples: OpenAI Sora, Gemini, LLaVA

🚀Open-Source LLMs

• 📕Open-source models provide model weights, and optionally, checkpoints and training data, promoting fairness and transparency. Examples: LLM360, LLaMA, OLMo, Llama-3

🚀Domain Specific LLMs

• 📕Domain-specific LLMs are tailored to excel in particular fields for example- code generation or biology, optimizing their performance accordingly. Examples: BioGPT, StarCoder, MathVista

🚀LLM Agents

• 📕LLM agents are applications that LLMs combined with modules like planning and memory, to execute complex tasks. Examples: ChemCrow, ToolLLM, OS-Copilot

🚀Smaller LLMs (Including Quantized LLMs)

• 📕LLMs with reduced precision or lesser parameters ideal for deployment on devices with limited resources. Examples: BitNet, Gemma 1B, Lit-LLaMA

🚀Non-Transformer LLMs

• 📕LLMs that deviate from the standard transformer architecture (for example: incorporating RNNs) and offer solutions to transformer pain-points. Examples: Mamba, RMKV

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내 가이드를 사용하여 다가오는 모든 트렌드를 따라잡으세요!

💡 LLM 분야는 거의 매일 새로운 논문이나 발표를 통해 급속한 발전을 이루고 있습니다.

최신 발전 사항을 최신 상태로 유지하려는 경우 새로운 패턴에 대한 가이드가 있습니다. https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/blob/main/free_courses/Applied_LLMs_Mastery_2024/week10_research_trends.md

그들은:

🚀멀티모달 LLM

• 📕텍스트 처리를 오디오, 이미지 및 비디오와 같은 다중 모드 구성 요소와 결합합니다. 예: OpenAI Sora, Gemini, LLaVA

🚀오픈 소스 LLM

• 📕오픈 소스 모델은 모델 가중치와 선택적으로 체크포인트 및 학습 데이터를 제공하여 공정성과 투명성을 촉진합니다. 예: LLM360, LLaMA, OLMo, Llama-3

🚀도메인별 LLM

• 📕도메인별 LLM은 코드 생성 또는 생물학과 같은 특정 분야에서 탁월한 성능을 발휘하도록 맞춤화되어 그에 따라 성능을 최적화합니다. 예: BioGPT, StarCoder, MathVista

🚀LLM 에이전트

• 📕LLM 에이전트는 복잡한 작업을 실행하기 위해 LLM이 계획 및 메모리와 같은 모듈과 결합한 애플리케이션입니다. 예: ChemCrow, ToolLLM, OS-Copilot

🚀더 작은 LLM(양자화된 LLM 포함)

• 📕정밀도가 낮거나 매개변수가 적은 LLM은 리소스가 제한된 장치에 배포하는 데 적합합니다. 예: BitNet, Gemma 1B, Lit-LLaMA

🚀비변압기 LLM

-📕표준 트랜스포머 아키텍처(예: RNN 통합)에서 벗어나 트랜스포머 문제점에 대한 솔루션을 제공하는 LLM입니다. 예: 맘바, RMKV —