論文の概要: LLMs as On-demand Customizable Service

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16577v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 21:24:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 17:06:56.926514
• Title: LLMs as On-demand Customizable Service
• Title（参考訳）: オンデマンドカスタマイズサービスとしてのLCM
• Authors: Souvika Sarkar, Mohammad Fakhruddin Babar, Monowar Hasan, Shubhra Kanti Karmaker (Santu)
• Abstract要約: 階層型分散大言語モデル(LLM)の概念を導入する。 階層型アプローチを導入することで、LLMをカスタマイズ可能なサービスとしてオンデマンドでアクセスできるようにする。 階層型 LLM の概念は,LLM の能力を活用するために,広範かつクラウドソースのユーザ基盤を向上すると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.440060524215378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable language understanding and generation capabilities. However, training, deploying, and accessing these models pose notable challenges, including resource-intensive demands, extended training durations, and scalability issues. To address these issues, we introduce a concept of hierarchical, distributed LLM architecture that aims at enhancing the accessibility and deployability of LLMs across heterogeneous computing platforms, including general-purpose computers (e.g., laptops) and IoT-style devices (e.g., embedded systems). By introducing a "layered" approach, the proposed architecture enables on-demand accessibility to LLMs as a customizable service. This approach also ensures optimal trade-offs between the available computational resources and the user's application needs. We envision that the concept of hierarchical LLM will empower extensive, crowd-sourced user bases to harness the capabilities of LLMs, thereby fostering advancements in AI technology in general.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、言語理解と生成能力を示す。 しかしながら、これらのモデルのトレーニング、デプロイ、アクセスには、リソース集約的な要求、トレーニング期間の延長、スケーラビリティの問題など、大きな課題が伴う。 これらの問題に対処するために、汎用コンピュータ(ラップトップなど)やIoTスタイルのデバイス(組み込みシステムなど)を含む異種コンピューティングプラットフォームにおけるLLMのアクセシビリティとデプロイ性の向上を目的とした、階層的な分散LLMアーキテクチャの概念を導入する。 階層型アプローチを導入することで、LLMをカスタマイズ可能なサービスとしてオンデマンドでアクセスできるようにする。 このアプローチはまた、利用可能な計算リソースとユーザのアプリケーションニーズとの最適なトレードオフを保証する。 階層的llmの概念は、幅広いクラウドソースのユーザ基盤にllmの能力を活用させ、ai技術全般の進歩を促進することを期待している。

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