Niektóre nowsze implementacje wykorzystują jednak inne podejścia, takie jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) czy .
Trenowanie i architektura
Wzmacnianie z informacją zwrotną od człowieka Uczenie się przez wzmacnianie z informacją zwrotną od człowieka (RLHF) to metoda umożliwiająca dostosowanie działania modelu językowego do ludzkich oczekiwań. Preferencje użytkowników definiuje się poprzez trenowanie tzw. modelu nagród, który następnie służy do dalszego uczenia modelu językowego z wykorzystaniem algorytmów uczenia przez wzmacnianie takich jak proximal policy optimization (PPO).
Mieszanka ekspertów
Największe modele językowe bywają zbyt kosztowne w trenowaniu i bezpośrednim zastosowaniu. Dlatego coraz częściej stosuje się podejście mieszanki ekspertów (ang. Mixture of Experts, MoE). MoE to technika, która dzieli przestrzeń problemu między wiele wyspecjalizowanych sieci przez co inferencja aktywuje tylko te części sieci, które są najbardziej odpowiednie, a sama metoda jest zaliczana do metod uczenia zespołowego.