Post-transformer inference: 224× compression of Llama-70B with improved accuracy

## 要約

新たな研究が発表され、トランスフォーマーを排除した推論手法が登場しました。この技術は、Llama-3.3-70Bモデルを用いて、従来のトランスフォーマーに依存せず、精度を向上させながら224倍の圧縮を実現しています。具体的には、モデルの内部活動層から抽出した256次元の意味場を用い、軽量な圧縮器（AN1）によって情報を圧縮。最終的に、30Mパラメータの学生モデルが生のテキストからこの意味場を再生成できるようになります。

この研究の意義は、トランスフォーマーの役割が一過性の意味の形成に過ぎず、推論には不要であることを示した点です。これにより、推論処理が大幅に高速化されるだけでなく、リソースの少ないタスクでの精度向上も確認されています。

読者が知っておくべきポイントは、Field Processing Units（FPUs）がトランスフォーマーの深い行列計算を浅い場の操作に置き換える新しい計算基盤となることです。この進展は、AI分野における計算効率の向上に繋がると期待されています。

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## 編集部コメント

AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。

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**元記事**: [https://zenodo.org/records/17873275](https://zenodo.org/records/17873275)

**公開日**: Wed, 10 Dec 2025 01:25:00 +0000

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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*