A videó központi témája, hogyan lehet a nagy nyelvi modellekből (LLM-ekből) eltávolítani az összes mátrixszorzást, amely jelenleg a legfőbb számítási művelet ezekben a rendszerekben. A kutatók a Transformer architektúrák feedforward rétegeit ternáris (háromértékű) műveletekkel helyettesítik, miközben az attention mechanizmust egy párhuzamosítható rekurzív hálózattá alakítják át.
Felmerül a kérdés, mennyire tudják ezek a módszerek felvenni a versenyt a hagyományos modellekkel, különösen nagyobb skálán és számítási igény mellett. Az elemzés rávilágít arra, hogy az új eljárás hardver-hatékonyságban előnyös lehet, de bizonyos kompromisszumokat is igényel, például a rétegek kvantálásával vagy a rekurziós kapcsolatok leegyszerűsítésével.
A videó kitér azokra az ötletekre is, amelyeket korábbi munkák – például a BitNet vagy RWKV – már felvetettek, azonban jelen kutatás ezeket új módokon ötvözi és javítja. Szó esik arról is, hogyan lehetséges a kvantált súlyok használatával drasztikusan leegyszerűsíteni a számításokat, valamint hogy ehhez milyen speciális tréningstratégiákat kell alkalmazni, hogy a hálózatok megfelelően tanuljanak.
Érdekes kérdésként merül fel, hogy a jelenlegi hardverek ténylegesen kihasználják-e a ternáris műveletek előnyeit, vagy további fejlesztéseket igényelnek – például dedikált FPGA gyorsítók bevezetésével. A videó felveti, hogy ezek az újfajta architektúrák különösen előnyösek lehetnek edge eszközökön, ahol a hardver korlátai miatt fontos a számítási és memóriahatékonyság.
