論文の概要: Scaling Down to Scale Up: A Cost-Benefit Analysis of Replacing OpenAI's LLM with Open Source SLMs in Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14972v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 19:35:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:10:55.499542
• Title: Scaling Down to Scale Up: A Cost-Benefit Analysis of Replacing OpenAI's LLM with Open Source SLMs in Production
• Title（参考訳）: スケールダウンからスケールアップ: OpenAI の LLM をオープンソース SLM に置き換えたコストベネフィット分析
• Authors: Chandra Irugalbandara, Ashish Mahendra, Roland Daynauth, Tharuka Kasthuri Arachchige, Jayanaka Dantanarayana, Krisztian Flautner, Lingjia Tang, Yiping Kang, Jason Mars,
• Abstract要約: 多くの企業は、OpenAIのGPT-4のようなサービスとして提供される大きな言語モデル(LLM)を使用して、AI対応製品エクスペリエンスを作成している。 同時に、オープンソースのスモールランゲージモデル(SLM)が市販されている。 本稿では,現代のオープンソースSLMの体系的評価手法と特徴について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.41402911469979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Many companies use large language models (LLMs) offered as a service, like OpenAI's GPT-4, to create AI-enabled product experiences. Along with the benefits of ease-of-use and shortened time-to-solution, this reliance on proprietary services has downsides in model control, performance reliability, uptime predictability, and cost. At the same time, a flurry of open-source small language models (SLMs) has been made available for commercial use. However, their readiness to replace existing capabilities remains unclear, and a systematic approach to holistically evaluate these SLMs is not readily available. This paper presents a systematic evaluation methodology and a characterization of modern open-source SLMs and their trade-offs when replacing proprietary LLMs for a real-world product feature. We have designed SLaM, an open-source automated analysis tool that enables the quantitative and qualitative testing of product features utilizing arbitrary SLMs. Using SLaM, we examine the quality and performance characteristics of modern SLMs relative to an existing customer-facing implementation using the OpenAI GPT-4 API. Across 9 SLMs and their 29 variants, we observe that SLMs provide competitive results, significant performance consistency improvements, and a cost reduction of 5x~29x when compared to GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 多くの企業は、OpenAIのGPT-4のようなサービスとして提供される大きな言語モデル(LLM)を使用して、AI対応製品エクスペリエンスを作成している。 使いやすさとソリューションの短縮によるメリットに加えて、プロプライエタリなサービスへの依存は、モデル制御、パフォーマンスの信頼性、アップタイム予測可能性、コストに欠点があります。 同時に、オープンソースのスモールランゲージモデル(SLM)が市販されている。 しかし、既存の機能を置き換えるための準備が整っていないため、これらのSLMを体系的に評価する体系的なアプローチは、容易には利用できない。 本稿では,現代のオープンソース SLM の体系的評価手法と,実世界の製品機能として独自 LLM を代替する際のトレードオフについて述べる。 我々は、任意のSLMを用いて製品機能の定量的かつ質的なテストを可能にするオープンソースの自動分析ツールであるSLaMを設計した。 SLaMを用いて,OpenAI GPT-4 APIを用いた既存の顧客向け実装と比較して,現代のSLMの品質と性能について検討した。 9種類のSLMと29種類のSLMに対して,GPT-4と比較すると,SLMは競争結果,性能の大幅な改善,コストの5倍～29倍の削減を実現している。

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