論文の概要: Beyond Efficiency: A Systematic Survey of Resource-Efficient Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00625v1
• Date: Mon, 1 Jan 2024 01:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:32:29.925369
• Title: Beyond Efficiency: A Systematic Survey of Resource-Efficient Large Language Models
• Title（参考訳）: 効率を超越した大規模言語モデルに関する体系的調査
• Authors: Guangji Bai, Zheng Chai, Chen Ling, Shiyu Wang, Jiaying Lu, Nan Zhang, Tingwei Shi, Ziyang Yu, Mengdan Zhu, Yifei Zhang, Carl Yang, Yue Cheng, Liang Zhao
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、計算、メモリ、エネルギー、金融資源の高消費に課題をもたらす。 本調査は, LLMの資源効率向上を目的とした多種多様な手法を概観することにより, これらの課題を体系的に解決することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.327846901536425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The burgeoning field of Large Language Models (LLMs), exemplified by sophisticated models like OpenAI's ChatGPT, represents a significant advancement in artificial intelligence. These models, however, bring forth substantial challenges in the high consumption of computational, memory, energy, and financial resources, especially in environments with limited resource capabilities. This survey aims to systematically address these challenges by reviewing a broad spectrum of techniques designed to enhance the resource efficiency of LLMs. We categorize methods based on their optimization focus: computational, memory, energy, financial, and network resources and their applicability across various stages of an LLM's lifecycle, including architecture design, pretraining, finetuning, and system design. Additionally, the survey introduces a nuanced categorization of resource efficiency techniques by their specific resource types, which uncovers the intricate relationships and mappings between various resources and corresponding optimization techniques. A standardized set of evaluation metrics and datasets is also presented to facilitate consistent and fair comparisons across different models and techniques. By offering a comprehensive overview of the current sota and identifying open research avenues, this survey serves as a foundational reference for researchers and practitioners, aiding them in developing more sustainable and efficient LLMs in a rapidly evolving landscape.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのChatGPTのような洗練されたモデルで実証されたLLM(Large Language Models)の急成長は、人工知能の大きな進歩を表している。 しかし、これらのモデルは計算量、メモリ、エネルギー、金融資源、特に資源能力に乏しい環境での高消費において実質的な課題をもたらす。 本調査は, LLMの資源効率向上を目的とした幅広い手法を概観することにより, これらの課題を体系的に解決することを目的としている。 アーキテクチャ設計,事前トレーニング,微調整,システム設計など,llmライフサイクルのさまざまな段階における計算,メモリ,エネルギー,金融,ネットワークリソースとその適用可能性について,その最適化焦点に基づいて分類する。 さらに,それらの資源タイプによる資源効率技術のニュアンス分類を導入し,様々な資源間の複雑な関係とマッピングと対応する最適化手法を明らかにする。 評価指標とデータセットの標準化されたセットも提示され、さまざまなモデルとテクニックの一貫性と公正な比較を容易にする。 この調査は、現在のソタの包括的概要を提供し、オープンな研究経路を特定することによって、研究者や実践者にとって基礎となる基準となり、急速に発展するランドスケープにおいて、より持続的で効率的なLLMの開発を支援する。

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