論文の概要: Faster and Lighter LLMs: A Survey on Current Challenges and Way Forward

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01799v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 04:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 21:08:18.256829
• Title: Faster and Lighter LLMs: A Survey on Current Challenges and Way Forward
• Title（参考訳）: より高速かつ軽量なLDM:現状の課題と今後の展望
• Authors: Arnav Chavan, Raghav Magazine, Shubham Kushwaha, Mérouane Debbah, Deepak Gupta,
• Abstract要約: モデル圧縮およびシステムレベルの最適化手法の最近の進歩は、LLM推論を強化することを目的としている。 この調査はこれらの手法の概要を提供し、最近の発展を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.81212051279456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite the impressive performance of LLMs, their widespread adoption faces challenges due to substantial computational and memory requirements during inference. Recent advancements in model compression and system-level optimization methods aim to enhance LLM inference. This survey offers an overview of these methods, emphasizing recent developments. Through experiments on LLaMA(/2)-7B, we evaluate various compression techniques, providing practical insights for efficient LLM deployment in a unified setting. The empirical analysis on LLaMA(/2)-7B highlights the effectiveness of these methods. Drawing from survey insights, we identify current limitations and discuss potential future directions to improve LLM inference efficiency. We release the codebase to reproduce the results presented in this paper at https://github.com/nyunAI/Faster-LLM-Survey
• Abstract（参考訳）: LLMの優れた性能にもかかわらず、その普及は推論中にかなりの計算とメモリの要求のために困難に直面している。 モデル圧縮およびシステムレベルの最適化手法の最近の進歩は、LLM推論を強化することを目的としている。 この調査はこれらの手法の概要を提供し、最近の発展を強調している。 LLaMA(/2)-7Bの実験を通じて, 各種圧縮技術の評価を行い, 統一された環境下でのLLMの効率的な展開に関する実用的な知見を提供する。 LLaMA(/2)-7Bの実証分析は,これらの手法の有効性を強調した。 調査結果から,現在の限界を特定し,LLM推論効率を改善するための今後の方向性について議論する。 我々は、この論文で提示された結果を再現するコードベースをhttps://github.com/nyunAI/Faster-LLM-Surveyでリリースします。

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