AIの応答速度が47倍に：NVIDIAが開発した次世代AI技術の正体

　AIの応答を待つ時間は、利用者にとって切実な問題です。特に長い文章を扱う際、処理時間は指数関数的に増大し、実用性を損なう要因となっています。従来、AIモデルの高速化は精度低下と引き換えでした。

　計算効率を上げれば性能が落ち、性能を追求すれば処理が重くなる。この二律背反は、大規模言語モデル開発における根本的な制約と考えられてきました。

　NVIDIAが発表したJet-Nemotronは、この常識に挑戦します。同モデルは最先端の言語理解能力を維持しながら、生成速度を最大47倍まで向上させることに成功しました。

　鍵となるのは「PostNAS」と呼ばれる新手法です。既存の高性能モデルの知識を保持したまま、構造を効率的に再設計するという発想の転換により、これまで不可能とされた両立を実現しています。

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まえがき

　LLMには構造的な限界がありました。文章が長くなるほど、処理時間が二乗に比例して増大するという計算上の制約です。1万文字の文書なら数秒で済む処理が、10万文字になると数分かかる。この問題は、自己注意機構というAIの中核技術に起因しています。

　研究者たちは様々な高速化手法を試みましたが、いずれも精度の犠牲を伴いました。数学的な問題解決や複雑な推論では、効率化モデルは従来型に及ばなかったのです。

　この状況を打破したのが、NVIDIAのJet-Nemotronです。同社は「学習済みモデルを後から最適化する」という逆転の発想で、精度を保ったまま劇的な高速化を実現しました。

背景

解決する課題

　今日のLLMの驚異的な性能は、2017年に発表された「Transformer」というアーキテクチャにその源流を持ちます 。Transformerの中核をなすのが「自己アテンション」と呼ばれるメカニズムです。

　これは、文章中のある単語が、他のすべての単語とどのような関係性を持つかを同時に計算することで、文脈の深い理解を可能にする画期的な仕組みです 。

　例えば、「その銀行の土手で魚釣りをした」という文において、「銀行」が金融機関ではなく川の岸辺を意味することを正しく理解できるのは、自己アテンションが「土手」や「魚釣り」といった他の単語との関連性を捉えるからです。  

　しかし、この強力なメカニズムには、深刻な計算上の欠点が内在しています。自己アテンションは、入力される情報の長さが長くなるほど、計算量がその二乗で爆発的に増加するのです 。これは「二乗の計算量問題」として知られています。

　入力文の長さが2倍になると計算量は4倍、10倍になると100倍に膨れ上がることを意味します。この特性により、長い文書の要約、高解像度の画像解析、あるいは長時間の対話履歴を伴うチャットボットなど、大量の情報を一度に扱うタスクの実行が、計算コストの観点から極めて困難、あるいは非現実的になっています。  

　さらに、LLMが文章を生成する際には、もう一つの大きなボトルネックが存在します。それが「Key-Valueキャッシュ（KVキャッシュ）」です 。モデルが次の一語を生成する際、それまでに入力・生成されたすべての単語の文脈情報を参照する必要があります。

　この文脈情報を一時的に保存しておくメモリ領域がKVキャッシュです 。文章が長くなればなるほど、このKVキャッシュのサイズも線形に増大し続けます。

　特に長い文脈を扱うシナリオでは、モデル自体のパラメータを格納するメモリよりも、このKVキャッシュが消費するメモリの方が大きくなることさえあります 。  

　この巨大なKVキャッシュは、推論の速度を著しく低下させる主要因となります。なぜなら、次の一語を生成するたびに、この巨大なキャッシュ全体をGPUのメモリ上で読み書きする必要が生じ、処理がメモリの転送速度によって律速される「メモリ帯域幅律速」という状態に陥るからです 。

　つまり、LLMの効率化を考える上で、二乗の計算量問題と、それに付随するKVキャッシュの増大という二つの課題は、避けて通ることのできない根源的な制約なのです。  

既存研究の流れ

　この「二乗の計算量」という巨悪に立ち向かうため、世界中の研究者たちが様々なアプローチを試みてきました。それらの探求は、大きく三つの潮流に分類することができます 。  

　第一の潮流は、「線形アテンション」や「状態空間モデル」といった、Transformerの自己アテンションを根本的に代替する新しいアーキテクチャの開発です。代表的な研究として、Mamba 、RetNet 、RWKV などが挙げられます。これらのモデルは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）のアイデアを現代的に再解釈し、状態を効率的に更新していくことで線形計算量を実現します。

　その結果、特に長いシーケンスを扱う際の推論速度やメモリ効率で目覚ましい成果を上げてきました。しかし、その一方で、多くのタスク、特に複雑な推論を要するベンチマークにおいて、依然として最高性能のTransformerモデルの精度に及ばないという課題を抱えていました 。効率性は高いものの、性能面で妥協が必要なケースが多かったのです。  

　第二の潮流は、「ハイブリッドモデル」の構築です。これは、全てを新しいアーキテクチャに置き換えるのではなく、計算コストの高いフルアテンションと、効率的な線形アテンションを巧みに組み合わせるアプローチです 。

　モデルの一部の層には表現力の高いフルアテンションを保持し、残りの多くの層を線形アテンションに置き換えることで、精度と効率のバランスを取ろうと試みます。

　このアプローチは合理的であるものの、どの層をフルアテンションにすべきかという最適な配置問題が未解決であり、これまでの多くのハイブリッドモデルは、依然として最先端のフルアテンションモデルに対して性能面で一歩譲る結果となっていました。  

　第三の潮流が、「ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）」です。これは、人間が手作業でモデル構造を設計する代わりに、計算機自身に最適なアーキテクチャを自動的に探索させる技術です 。

　特に、この分野における重要な先行研究として「Once-for-All (OFA)」が挙げられます 。OFAの革新的な点は、探索のたびにモデルをゼロから学習させるのではなく、様々なサブネットワークを内包する巨大な「スーパーネットワーク」を一度だけ学習させることで、探索プロセスと学習プロセスを分離した点にあります。

　これにより、特定のハードウェアやレイテンシの制約に合わせた最適なモデルを、追加学習なしで迅速に見つけ出すことが可能になりました。しかし、OFAは主に画像認識の分野で発展し、LLMのような巨大モデルのアーキテクチャそのものを根本から探索するには、依然として莫大な計算コストが障壁となっていました。  

　これらの先行研究は、それぞれが重要な進歩を遂げながらも、「最先端の精度」と「圧倒的な効率性」という二つの目標を、妥協なく両立させる決定的な解決策には至っていませんでした。

この研究が解決する課題・どう解決するのか

　このような背景の中、本稿で解説する「Jet-Nemotron」と、その開発手法である「PostNAS」が登場します。この研究が解決しようとしているのは、単に「効率的なモデルを作ること」ではありません。それは、より根源的な「AIアーキテクチャにおけるイノベーションのコスト問題」です。

　最先端のLLMをゼロから事前学習するには、数百万ドルから数千万ドル規模の計算資源と、膨大な独自データが必要とされます 。この参入障壁の高さが、新しいアーキテクチャの試行錯誤を困難にし、イノベーションの停滞を招く一因となっています。  

　PostNASは、この構造的な課題に対して実用的な解決策を提示します。その核心的なアイデアは、「ゼロから作らない」という発想の転換にあります。PostNASは、既に巨額のコストを投じて学習された、高性能な既存のフルアテンションモデルを「出発点」として利用します 。

　そして、モデルの知識の大部分が蓄積されているとされるMLP層の重みを凍結したまま、計算量のボトルネックとなっているアテンション層のみを効率的に再設計するのです 。  

　このアプローチにより、学習コストとデータ要件は劇的に削減されます。もはや、新しいアーキテクチャの性能を検証するために、大規模な事前学習を毎回行う必要はありません。

　既存の高性能モデルの能力を継承しつつ、その効率性を最大限に高めるための「外科手術的な改良」に集中できるのです。

　これにより、Jet-Nemotronは、先行研究が直面していた「効率化のための精度低下」というトレードオフを克服し、最先端のフルアテンションモデルに匹敵する精度と、線形アテンションモデルに匹敵する効率性を、同時に達成することに成功しました。

方法論

提案手法

　Jet-Nemotronを支える核心技術が、Post Neural Architecture Search (PostNAS) と呼ばれる新しいモデル設計パイプラインです 。この手法の哲学は、既存の資産を最大限に活用することにあります。

　全く新しいエンジンを一から設計・製造するのではなく、既に高い性能が証明されている既存の高性能エンジン（事前学習済みLLM）をベースに、その最も重要な部品であるアテンション機構を知的に、かつ体系的に改良・換装するというアプローチを取ります。この「改良」のプロセスは、粗い段階から細かい段階へと進む、4つのステップで構成されています 。  

提案手法の直感的な説明

　この4段階のプロセスを、より直感的に理解するために、世界最高峰の性能を持つクラシックな機械式腕時計を、現代の技術でさらに高性能化するマスターウォッチメーカーの仕事に喩えてみます。

　このように、PostNASは、既存の傑作を尊重しつつ、体系的かつデータ駆動的なアプローチでその性能と効率を極限まで高める、洗練されたエンジニアリングプロセスなのです。

提案手法詳細

ステップ1: フルアテンション層の配置と削除

　PostNASの最初のステップは、モデルの性能維持に不可欠なフルアテンション層を特定し、それ以外を効率的な線形アテンションに置き換えるための最適な配置を見つけ出すことです 。  

　このために、研究チームは「Once-for-All (OFA)」の思想を応用した「once-for-allスーパーネットワーク」を構築します 。これは、各アテンション層において、元のフルアテンションの経路と、新しく追加された線形アテンションの経路の二つを選択肢として持つ、巨大なネットワークです。

　学習中、これらの経路はランダムに選択され、サブネットワークが形成されます。そして、元の高性能モデルの出力を教師データとする「特徴蒸留」という手法を用いて、どの経路を選択しても性能が劣化しないようにスーパーネットワーク全体を学習させます 。  

　学習完了後、「ビームサーチ」という探索アルゴリズムを用いて、「フルアテンション層を2つだけ使用する」といった制約の下で、性能が最大化される層の組み合わせを自動的に発見します。

　この探索から、いくつかの重要な知見が得られました 。第一に、  

　すべてのアテンション層が等しく重要なのではないということです。例えば、MMLU（多岐にわたる知識を問うベンチマーク）では特定の2層が、検索タスクではまた別の2〜3層が極めて重要な役割を果たしていることが明らかになりました（Key Finding 1）。

　第二に、タスクによって重要な層が異なるということです（Key Finding 2）。これは、LLMの内部で機能の分化が起きていることを示唆しており、画一的なアーキテクチャよりも、タスクに応じて特化した異種混合（ヘテロジニアス）な構造が望ましい可能性を示しています。

　図5(b)が示すように、この探索手法によって発見された配置は、単純に層を等間隔に配置する「均一配置」戦略に比べて、MMLUの精度を大幅に向上させました。これは、PostNASがモデルの能力を維持する上で、外科手術のような精密さで重要な部分を特定できることを証明しています。

ステップ2: 線形アテンションブロックの選択

　フルアテンション層の最適な配置が決定した後、残りの層に適用する最も優れた線形アテンションブロックを選定します 。研究チームは、RWKV7、RetNet、Mamba2、GLA、Gated DeltaNetなど、当時の最先端（SOTA）とされる6つの線形アテンションブロックを体系的に評価しました。  

　ここでの重要な点は、小さな代理モデル（プロキシモデル）で評価するのではなく、実際のモデルサイズで、多様なタスク（MMLU、数学、検索など）にわたる精度、学習効率、推論速度を直接比較したことです。これにより、探索結果が最終的なモデル性能に直結することが保証されます。

　この厳密な評価の結果、Gated DeltaNetが全体として最も高い精度を達成することが判明しました。これは、入力データに応じて情報の流れを動的に制御するゲーティング機構と、効率的な状態更新を可能にするデルタルールという二つの特徴が効果的に機能したためと考えられます 。  

ステップ3 & 4: 新しいアテンションブロックの設計とハードウェア認識型アーキテクチャ探索

最良の既存ブロックを選んだ後、PostNASはさらにその先へと進みます。

新しいアテンションブロック「JetBlock」の設計

　多くの線形アテンションブロックは、性能向上のために畳み込み処理を組み込んでいますが、これらは通常、固定的なカーネルを使用します 。これは、入力の内容に関わらず、常に同じパターンで特徴を抽出しようとすることを意味します。  

　この限界を打破するために、研究チームは新しい線形アテンションブロック「JetBlock」を設計しました。JetBlockの最大の特徴は、入力データそのものから畳み込みカーネルを動的に生成する「カーネルジェネレーター」モジュールを搭載している点です 。

　これにより、モデルは文脈に応じて特徴抽出のパターンを柔軟に変化させることができ、表現力が大幅に向上します。さらに、この動的畳み込みをValue（V）トークンに適用することで、Query（Q）とKey（K）に適用されていた冗長な静的畳み込みを削除でき、わずかながら効率も改善されました 。  

ハードウェア認識型アーキテクチャ探索

　最後に、PostNASはモデルの微細な構造を、実際のハードウェア上での性能を最大化するように最適化します 。従来、モデルの効率性は「パラメータ数」を代理指標として設計されることが一般的でした。

　しかし、研究チームは、特に文章生成のようなタスクにおいては、パラメータ数と実際の処理速度が必ずしも相関しないことを見出します。  

　彼らは、より本質的なボトルネックが「KVキャッシュのサイズ」にあることを突き止めました（Key Finding 4）。KVキャッシュのサイズが同じであれば、パラメータ数が多少異なっても、生成スループットはほぼ同じになることが実験的に示されたのです。  

　表 2が示すように、KVキャッシュサイズを154 MBに固定したまま、キーの次元（dK​）、バリューの次元（dV​）、ヘッド数（#head）を様々に変更しても、スループットはほぼ2,960 token/s前後で安定しています。

　この知見に基づき、PostNASはKVキャッシュサイズを一定に保ちながら、精度が最も高くなるハイパーパラメータの組み合わせ（青色の行）を探索しました。これにより、効率を犠牲にすることなく、パラメータをより効果的に活用し、精度をさらに向上させることに成功したのです。

提案手法の構成コンポーネントや、仕組みの詳細

　PostNASパイプラインが生み出した最高の成果物が、新しい線形アテンションブロックである「JetBlock」です。JetBlockの革新性は、前述の通り、動的畳み込みの導入にあります。

　その構造を詳しく見てみましょう。JetBlockは、入力されたトークンシーケンスから、Q（クエリ）、K（キー）、V（バリュー）という三つのベクトルを生成します。ここまでは標準的なアテンション機構と同様です。

　しかし、JetBlockはそれと並行して、同じ入力から「カーネルジェネレーター」を用いて、Vベクトルに適用するための専用の畳み込みカーネルをその場で生成します 。  

　このカーネルジェネレーターは、小さなニューラルネットワークとして実装されており、入力トークンの特徴を捉えて、その文脈に最適な特徴抽出フィルター（カーネル）の重みを動的に出力します。

　生成されたカーネルは、Vベクトルに対して畳み込み演算を施し、文脈に応じた局所的な特徴をより豊かに捉えたV'ベクトルを生成します。その後、このV'ベクトルが線形アテンションの計算（この研究ではGated DeltaNetの機構を使用）に用いられます。

　この設計により、JetBlockは静的な線形アテンションが持つ画一的な特徴抽出能力を超え、入力に応じて適応的に振る舞う、より表現力の高い処理を実現します。

　表 1の結果が示すように、この改良により、JetBlockはベースラインであるGated DeltaNetと比較して、特に数学的推論や検索といった複雑なタスクで精度を向上させつつ、同等の処理効率を維持することに成功しています 。

実験方法

　Jet-Nemotronの有効性を検証するため、研究チームは極めて広範かつ厳密な評価実験を実施しました 。  評価には、現代のLLMの能力を多角的に測定するための、主要なベンチマークスイートが網羅的に使用されました。

　具体的には、一般的な知識と問題解決能力を測る「MMLU(-Pro)」と「BBH」、数学的能力を測る「Mathematical Reasoning」、常識的推論能力を測る「Commonsense Reasoning」、情報検索能力を測る「Retrieval」、プログラミング能力を測る「Coding」、そして長い文脈の理解能力を測る「Long-Context Tasks」が含まれます 。  

　比較対象として、当時の最先端を行く主要なモデル群が選定されました。これには、Qwen3、Qwen2.5、Llama3.2といった強力なフルアテンションモデル、Mamba2やRWKV7のような代表的な線形アテンションモデル、そしてGemma3nやZamba2といったハイブリッドモデルが含まれており、Jet-Nemotronが既存のどのカテゴリーのモデルに対しても優位性を持つかどうかが厳しく問われました 。  

　スループットの測定は、NVIDIA H100 GPUを搭載したDGX H100サーバーという、現代のAI研究における標準的な高性能計算環境で行われました。これにより、実験結果の信頼性と再現性が担保されています。

実験結果

　実験結果は、Jet-Nemotronが「精度」と「効率」のトレードオフを劇的に改善したことを明確に示しました。

　最も象徴的なのは、主要な比較対象であるフルアテンションモデル「Qwen3-1.7B-Base」との直接対決です。Jet-Nemotron-2Bは、MMLU-Proや数学タスクなど多くのベンチマークでQwen3-1.7B-Baseを上回る精度を達成しながら、64Kトークンという長い文脈長における生成スループットで実に47倍もの高速化を実現しました 。これは、ほぼ同等の賢さを持ちながら、応答速度が47倍速いAIが実現したことを意味します。  

　この傾向は、特定のタスクに限ったものではありませんでした。数学（Table 4）、常識推論（Table 5）、検索（Table 6）、コーディング（Table 7）、長文脈（Table 8）のすべての評価領域において、Jet-Nemotronは既存のフルアテンションモデルと同等、あるいはそれ以上の性能を示し、同時に他のすべての線形・ハイブリッドモデルを凌駕しました 。  

　特に注目すべきは、長文脈における効率性の向上です。図 6は、文脈長が長くなるにつれてJet-Nemotronの優位性がさらに拡大することを示しています。

　256Kトークンという非常に長い文脈長において、Jet-Nemotron-2BはQwen3-1.7B-Baseと比較して、入力処理で最大6.14倍、文章生成で最大53.6倍という驚異的な速度向上を達成しました 。

　これは、Jet-Nemotronのアーキテクチャが、将来ますます重要となる長文脈処理時代において、決定的なアドバンテージを持つことを示唆しています。  

　これらの結果は、PostNASという設計手法が、単なる理論上のアイデアではなく、実世界でSOTA性能を達成するモデルを生み出すための、強力かつ実用的なツールであることを証明しています。

考察

なぜこの手法が優れているのか

　Jet-Nemotronがこれほどまでに高い効率と精度を両立できた根本的な理由を理解するためには、再び「KVキャッシュ」に焦点を当てる必要があります。

　本研究が明らかにした最も重要な洞察の一つは、「生成AIの推論スループットを決定づける最もクリティカルな要因は、モデルのパラメータ数ではなく、KVキャッシュのサイズである」という点です（Key Finding 4）。  

　前述の通り、LLMが次の一語を生成するデコーディング段階の処理は、計算能力そのものよりも、メモリとのデータ転送速度によって律速されます（メモリ帯域幅律速）。そして、そのデータ転送の大部分を占めるのが、巨大化したKVキャッシュの読み書きです。

　PostNASのステップ1（フルアテンション層の配置）は、このボトルネックを直接的に解消します。Jet-Nemotron-2Bは、28層あるアテンション層のうち、わずか2層のみをフルアテンションとし、残りをすべて効率的なJetBlock（線形アテンション）に置き換えました 。

　フルアテンション層は、入力長  $n$に対して$O(n)$のサイズのKVキャッシュを必要としますが、線形アテンション層は$O(1)$、つまり入力長に依存しない固定サイズのキャッシュ（状態）しか必要としません。

　このアーキテクチャ上の決断により、Jet-Nemotron-2BのKVキャッシュサイズは、全層がフルアテンションであるQwen3-1.7B-Baseと比較して、実に47分の1にまで削減されました 。メモリ上でやり取りするデータ量が47分の1になれば、スループットが約47倍に向上するのは、極めて論理的な帰結です。  

　つまり、Jet-Nemotronの成功は、魔法のような新しいアルゴリズムによるものではなく、LLMの推論プロセスにおける真のボトルネックがどこにあるかを正確に見抜き、そのボトルネックを解消するために、アーキテクチャを精密に再設計したことに起因するのです。

　これは、LLMの効率化に関する議論の焦点を、従来の計算量（FLOPs）やパラメータ数から、メモリ帯域幅とキャッシュ管理へと移行させる、パラダイムシフトを意味します。KVキャッシュは、今後のLLM開発における「ムーアの法則」の新たな制約要因として認識されるべきでしょう。

この手法を既存のものと比較した優位性・劣位性

　Jet-Nemotronの成功は、単一の革新的な発明というよりも、むしろこれまで競合してきた異なる研究分野の最良のアイデアを、知的に統合・昇華させた結果であると捉えることができます。

　Transformerの強力な表現力、NAS/OFAの効率的な探索哲学、Mambaなどに代表される線形アテンションの効率性、そしてハードウェアを意識したエンジニアリング。

　PostNASは、これらの要素を組み合わせるための「メタ方法論」を提供することで、単なる後継者争いではなく、Transformer自身を拡張し、特殊化させるという、より成熟したハイブリッドアーキテクチャの時代を切り拓いたのです。

結論

本研究の主要な貢献は、三つの側面に集約されます。

　Jet-NemotronとPostNASは、単に高性能で効率的なモデルを提供するだけでなく、LLMの未来を設計するための新しい思考法とロードマップを示しています。それは、巨大な計算資源を投じる「力任せ」のアプローチから、システムの真のボトルネックを特定し、知的にそれを解消する「精密工学」への移行を象徴しています。

　この研究成果は、より多くの人々が高性能AIの恩恵を受けられる、持続可能でアクセスしやすい未来の実現に向けた、重要な一歩となるでしょう。

あとがき

　Jet-Nemotronの技術革新は、LLMの開発に新たな方向性を示しました。これまで「巨大化による性能向上」が主流だった分野において、「既存資産の最適化」という選択肢が実証されたことの意義は大きいでしょう。

　PostNASという手法は、膨大な計算資源を必要とせずにモデルを改良できる道筋を開き、より多くの研究者や企業がAI開発に参画できる可能性を広げています。

　本稿で解説した47倍という速度向上は、単なる数値以上の意味を持ちます。長文処理の実用化、リアルタイム対話の改善、エッジデバイスでの動作など、生成AIの応用範囲は確実に拡大していくでしょう。

　同時に、効率と性能の両立という課題への取り組みは、持続可能なAI開発という観点からも重要な一歩といえます。

　本稿を通して得られたアイデアや知識が、あなたのビジネスに少しでも役立つことを願っています。もし、本稿が参考になったと感じていただけましたら、ぜひ「いいね」や「フォロー」をしていただけると励みになります。今後も実践的なノウハウやAI最新動向を共有していきますので、引き続きお読みいただけると嬉しいです。

注記
　本稿は2025年8月に発表された研究論文を基に執筆しました。AI技術は急速に進化しており、本稿の内容は執筆時点での最新情報に基づいています。実務への適用を検討される際は、最新の技術動向と規制要件を確認することをお勧めします。

Appendix

A.2ではPostNAS工程およびJet-Nemotron-2Bモデルの学習に要した計算コストがまとめられており、提案手法が従来比でどの程度効率的かが示されています。
付録A.3では各モデルのスループット測定時に用いたバッチサイズの一覧が示され、公平な比較のための条件が記されています。
付録Bでは追加のベンチマーク結果として、学習データセットの影響を調べる制御実験（Table 14）や、Jetson OrinやRTX 3090といった異なるハードウェア上でのスループット測定結果（Table 15）も報告されています。例えばJet-Nemotron-2BはエッジデバイスであるJetson上でも従来モデルより高いスループットを示し、幅広い環境で有用であることが示唆されています。付録全体を通して、著者らの評価がいかに周到に行われたかが伺え、結果の信頼性を高めています。

References

　本稿の内容にさらに深い関心を持たれた読者のために、参考文献をいくつか紹介します。

Vaswani, A., et al., "Attention is all you need," Advances in neural information processing systems, 30 (2017).
　 LLMの基礎となったTransformerアーキテクチャと自己アテンションメカニズムを初めて提案した、この分野における最も重要な論文です。Jet-Nemotronが解決しようとしている課題の原点を理解するために不可欠です 

Gu, A., & Dao, T., "Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces," arXiv preprint arXiv:2312.00752 (2023).
　効率的なシーケンスモデリングのもう一つの主要なアプローチである状態空間モデル（SSM）を提案した画期的な論文です。Jet-Nemotronの研究でも比較対象として評価されており、Transformerとは異なる効率化の思想を理解する上で非常に有益です 。  

Sun, Y., et al., "Retentive network: A successor to transformer for large language models," arXiv preprint arXiv:2307.08621 (2023).
　並列学習、効率的な推論、高い性能を両立させることを目指した別の有力なアーキテクチャ「RetNet」を提案しています。Mambaと同様に、線形時間モデリングにおける多様なアプローチを知るための重要な文献です 。  

Cai, H., et al., "Once-for-all: Train one network and specialize it for efficient deployment," International Conference on Learning Representations (2020).
　PostNASの思想的な源流となった研究です。学習とアーキテクチャ探索を分離するというアイデアや、スーパーネットワークの概念は、PostNASにおけるアテンション層配置の探索手法を理解するための鍵となります 。  

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