論文の概要: A Performance Evaluation of a Quantized Large Language Model on Various Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12472v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 10:19:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 18:25:58.198391
• Title: A Performance Evaluation of a Quantized Large Language Model on Various Smartphones
• Title（参考訳）: 各種スマートフォンにおける量子化大言語モデルの性能評価
• Authors: Tolga \c{C}\"opl\"u, Marc Loedi, Arto Bendiken, Mykhailo Makohin, Joshua J. Bouw, Stephen Cobb (Haltia, Inc.)
• Abstract要約: 本稿では,Apple iPhoneの様々なモデルに対するデバイス上での大規模言語モデル (LLM) 推論の実現可能性と性能について検討する。 資源制限装置上でのマルチビリオンパラメータLDMの動作に関する既存文献を活用し, 高性能LCMの熱的効果と相互作用速度について検討した。 実世界のパフォーマンス結果を提示し、デバイス上での推論機能に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the feasibility and performance of on-device large language model (LLM) inference on various Apple iPhone models. Amidst the rapid evolution of generative AI, on-device LLMs offer solutions to privacy, security, and connectivity challenges inherent in cloud-based models. Leveraging existing literature on running multi-billion parameter LLMs on resource-limited devices, our study examines the thermal effects and interaction speeds of a high-performing LLM across different smartphone generations. We present real-world performance results, providing insights into on-device inference capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,apple iphone モデルにおける on-device large language model (llm) 推論の実現可能性と性能について検討する。 生成AIの急速な進化の中で、オンデバイスLLMは、クラウドベースのモデルに固有のプライバシ、セキュリティ、接続性の課題に対するソリューションを提供する。 資源制限されたデバイス上でのマルチビリオンパラメータLPMの実行に関する既存の文献を活用し、スマートフォン世代間での高性能LCMの熱的効果と相互作用速度について検討した。 実世界のパフォーマンス結果を提示し、デバイス上での推論機能に関する洞察を提供する。

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