このページの主なポイントを要約する
この記事では、LLM（大規模言語モデル）の未来について議論されています。主なポイントは以下の通りです：

スケーリング則の限界：現在のLLMは、モデルの大規模化によって精度や出力の品質が向上するという経験則に基づいていますが、このアプローチには限界が見えてきています。

新しいアプローチ：今後の有望な方向性として、以下の2つのアプローチが挙げられています：

MoE（Mixture of Experts）：複数のモデルを組み合わせ、それぞれに重み付けを行うことで高精度なモデルを構築する手法。

BitNet：ニューラルネットワークの状態を表すためにビットレンジを極限まで圧縮する理論に基づく新しい考え方。

効率化の重要性：モデルの大規模化競争が主流でしたが、今後は効率化が重要なテーマとなると考えられています。