大規模言語モデルアーキテクチャにおける技術的負債とパターン違反の定量的分析

この記事は、大規模言語モデル（LLM）のアーキテクチャ内における技術的負債とパターン違反の定量的分析を提示している可能性が高い。その焦点は、保守性、スケーラビリティ、およびパフォーマンスに影響を与える可能性のあるこれらの問題を測定し、理解することです。ArXivをソースとしていることから、査読付きまたはプレプリントの研究論文であることが示唆されます。