최근 언어 모델의 규모가 커짐에 따라 표현력, 효율성 및 적응성을 균형있게 유지하는 것이 점점 어려워지고 있다. 트랜스포머 아키텍처는 다양한 작업에서 강력한 성능을 보여주지만, 자기 주의의 이차 복잡성 때문에 특히 장문맥 시나리오에서는 계산 비용이 많이 드는데, 이러한 상황에서 어떻게 효율적인 언어 모델을 설계할 수 있는지에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구를 통해 기존의 트랜스포머 아키텍처와 Structured State Space Models (SSMs)을 결합한 하이브리드 모델인 Falcon-H1이 개발되었는데, 이 모델은 확장 가능하고 다국어 지원을 제공하면서도 장문맥 이해에 효과적인 성능을 보여준다. Falcon-H1은 언어 모델의 성능과 효율성을 균형 있게 유지함으로써 다양한 언어 처리 작업에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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