論文の概要: Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02038v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 02:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 15:53:23.787903
• Title: Understanding LLMs: A Comprehensive Overview from Training to Inference
• Title（参考訳）: LLMを理解する: トレーニングから推論への包括的概要
• Authors: Yiheng Liu, Hao He, Tianle Han, Xu Zhang, Mengyuan Liu, Jiaming Tian, Yutong Zhang, Jiaqi Wang, Xiaohui Gao, Tianyang Zhong, Yi Pan, Shaochen Xu, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Xin Zhang, Shu Zhang, Xintao Hu, Tuo Zhang, Ning Qiang, Tianming Liu, Bao Ge
• Abstract要約: 大規模言語モデルの低コストなトレーニングと展開は、将来の開発トレンドを表している。 トレーニングに関する議論には、データ前処理、トレーニングアーキテクチャ、事前トレーニングタスク、並列トレーニング、モデル微調整に関連する関連コンテンツなど、さまざまな側面が含まれている。 推論の面では、モデル圧縮、並列計算、メモリスケジューリング、構造最適化などのトピックを取り上げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.70748499554532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The introduction of ChatGPT has led to a significant increase in the utilization of Large Language Models (LLMs) for addressing downstream tasks. There's an increasing focus on cost-efficient training and deployment within this context. Low-cost training and deployment of LLMs represent the future development trend. This paper reviews the evolution of large language model training techniques and inference deployment technologies aligned with this emerging trend. The discussion on training includes various aspects, including data preprocessing, training architecture, pre-training tasks, parallel training, and relevant content related to model fine-tuning. On the inference side, the paper covers topics such as model compression, parallel computation, memory scheduling, and structural optimization. It also explores LLMs' utilization and provides insights into their future development.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTの導入により、下流タスクに対処するためのLarge Language Models (LLM)の利用が大幅に増加した。 このコンテキストでは、コスト効率の高いトレーニングとデプロイメントに重点が置かれています。 LLMの低コストなトレーニングと展開は、将来の開発トレンドを表している。 本稿では,この新興トレンドに対応する大規模言語モデル学習技術と推論展開技術の進化を概観する。 トレーニングに関する議論には、データ前処理、トレーニングアーキテクチャ、事前トレーニングタスク、並列トレーニング、モデル微調整に関連する関連コンテンツなど、さまざまな側面が含まれている。 推論に関しては,モデル圧縮,並列計算,メモリスケジューリング,構造最適化などのトピックを取り上げている。 LLMの利用についても検討し、今後の開発に関する洞察を提供する。

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