扩展llm的进步侧重于提高效率、性能和可访问性。像稀疏性 (例如，专家的混合) 这样的技术通过仅激活每个输入的模型的子集来实现缩放，从而降低了计算成本。并行策略 (如流水线和张量并行) 允许模型跨越多个gpu或tpu，从而能够训练更大的架构。
硬件的改进，如NVIDIA的A100 gpu和Google的tpu，为大规模训练提供了更高的内存和计算能力。像DeepSpeed和megatron-lm这样的优化框架通过自动化并行性和内存管理来简化扩展。此外，模型压缩方面的创新，如修剪和量化，使得部署大规模模型的缩小版本成为可能，而不会造成显著的性能损失。
另一个前沿是对缩放定律的研究，该定律分析模型大小，数据集质量和计算资源之间的权衡。这些见解指导了为各种应用量身定制的更大，更高效的llm的开发。扩大规模的努力也越来越侧重于通过更有效的培训方法和能源使用来减少对环境的影响。