Тренды трендами, а всегда найдутся те, кто плывет против течения. Пока трендом становится уменьшение размеров модели, авторы из университета штата Вашингтон решили вообще не обращать внимание на размер и проверить, имеет ли смысл в эпоху LLM вернуться к N-граммным языковым моделям. Оказалось, что имеет. Во всяком случае, хотя бы просто из интереса.
На N-граммы, пожалуй, действительно давно никто не обращал внимания. Техники масштабирования, выведшие трансформеры на заоблачные высоты, к ним не применяли. Но авторы статьи Infini-gram: Scaling Unbounded n-gram Language Models to a Trillion Tokens обучили N-граммную модель на 1,4 триллиона токенов — это самая гигантская модель такой архитектуры. Она занимает 10 тебибайт, зато ей нужно всего 20 миллисекунд, чтобы подсчитать n-граммы, вне зависимости от того чему равно n. Самое интересное — возможные значения n.