हाइड्रा लगभग 1.6 अरब मापदंडों के साथ डिज़ाइन किए गए एक संकर दीर्घ-संदर्भ भाषा मॉडल के लिए एक वास्तुशिल्प प्रस्ताव है। यह सशर्त संगणन, एक दीर्घ-संदर्भ स्मृति तंत्र और एक विरल विशेषज्ञ मिश्रण मॉडल को एकीकृत करता है। यह आंतरायिक विरल वैश्विक ध्यान, खंड-वार MoE फीडफ़ॉरवर्ड रूटिंग, और दोहरी मेमोरी (क्रिया स्थान और यथार्थवादी PKM) को Mamba-शैली संरचित अवस्था-स्थान मॉडल (SSM) बैकबोन के साथ एकीकृत करता है। हम घटक इंटरफेस को औपचारिक रूप देते हैं, पारदर्शी पैरामीटर और जटिलता गणनाएँ प्रदान करते हैं, और घटकों को मज़बूती से सक्रिय करने के लिए एक चरण-दर-चरण पाठ्यक्रम की रूपरेखा तैयार करते हैं। हम उदाहरणात्मक खिलौना-स्तरीय प्रोटोटाइप माप (सिंथेटिक डेटा पर करोड़ों पैरामीटर) प्रस्तुत करते हैं जिनका उद्देश्य केवल व्यवहार्यता और गुणात्मक स्केलिंग व्यवहार (जैसे, क्रॉस-संदर्भ थ्रूपुट और नियंत्रणीय विशेषज्ञ रूटिंग) को प्रदर्शित करना है। हम प्रतिस्पर्धी पूर्ण-स्तरीय प्रदर्शन का दावा नहीं करते हैं। हम स्पष्ट रूप से मान्यताओं और संभावित कमियों (प्रशिक्षण जटिलता, स्मृति उपयोग, विशेषज्ञता गतिशीलता) का वर्णन करते हैं, और हाइड्रा को एक संपूर्ण प्रणाली के बजाय, आगे के अनुभवजन्य अनुसंधान को प्रोत्साहित करने के लिए एक खाका के रूप में प्रस्तुत करते हैं। SSM दक्षता, चयनात्मक विरल ध्यान, MoE क्षमता और सीखने योग्य स्मृति को मिलाकर, हाइड्रा एक मॉड्यूलर, इनपुट-अनुकूली दीर्घ-संदर्भ भाषा मॉडल की ओर एक मार्ग प्रस्तुत करता है। लक्ष्य पैमाने पर इसके अंतिम प्रदर्शन का सत्यापन भविष्य की एक चुनौती बनी हुई है।
