論文の概要: The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00678v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 18:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 19:57:15.242796
• Title: The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの効率スペクトル:アルゴリズムによる調査
• Authors: Tianyu Ding, Tianyi Chen, Haidong Zhu, Jiachen Jiang, Yiqi Zhong, Jinxin Zhou, Guangzhi Wang, Zhihui Zhu, Ilya Zharkov, Luming Liang,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の急速な成長は、様々なドメインを変換する原動力となっている。 本稿では,LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に不可欠な多面的効率性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.19942426544731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid growth of Large Language Models (LLMs) has been a driving force in transforming various domains, reshaping the artificial general intelligence landscape. However, the increasing computational and memory demands of these models present substantial challenges, hindering both academic research and practical applications. To address these issues, a wide array of methods, including both algorithmic and hardware solutions, have been developed to enhance the efficiency of LLMs. This survey delivers a comprehensive review of algorithmic advancements aimed at improving LLM efficiency. Unlike other surveys that typically focus on specific areas such as training or model compression, this paper examines the multi-faceted dimensions of efficiency essential for the end-to-end algorithmic development of LLMs. Specifically, it covers various topics related to efficiency, including scaling laws, data utilization, architectural innovations, training and tuning strategies, and inference techniques. This paper aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners, laying the groundwork for future innovations in this critical research area. Our repository of relevant references is maintained at url{https://github.com/tding1/Efficient-LLM-Survey}.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な成長は、さまざまなドメインを変換し、人工知能の展望を再構築する原動力となっている。 しかし、これらのモデルの計算とメモリ需要の増加は、学術研究と実践的応用の両方を妨げる重大な課題をもたらす。 これらの問題に対処するため、アルゴリズムとハードウェアの両方を含む幅広い手法が開発され、LLMの効率が向上した。 本調査では,LLMの効率向上を目的としたアルゴリズムの進歩を概観する。 訓練やモデル圧縮など特定の分野に焦点を当てた他の調査とは異なり、本研究では、LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に欠かせない効率の多面的次元について検討する。 具体的には、スケーリング法、データ利用、アーキテクチャの革新、トレーニングとチューニング戦略、推論技術など、効率性に関するさまざまなトピックを取り上げている。 本論文は, 研究者や実践者にとって貴重な資源として, この重要な研究領域における今後のイノベーションの基盤を築き上げることを目的としている。 関連した参照のリポジトリは、url{https://github.com/tding1/Efficient-LLM-Survey}で維持されます。

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