論文の概要: Online Cascade Learning for Efficient Inference over Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04513v3
• Date: Mon, 17 Jun 2024 18:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 04:25:08.546805
• Title: Online Cascade Learning for Efficient Inference over Streams
• Title（参考訳）: ストリーム上の効率的な推論のためのオンラインカスケード学習
• Authors: Lunyiu Nie, Zhimin Ding, Erdong Hu, Christopher Jermaine, Swarat Chaudhuri,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、データストリームに関する複雑なクエリに応答する自然な役割を持つ。 この課題に対処する最初のアプローチであるオンラインカスケード学習を提案する。 我々は,オンラインでカスケードを学習するタスクを模倣学習問題として定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.516197133796437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have a natural role in answering complex queries about data streams, but the high computational cost of LLM inference makes them infeasible in many such tasks. We propose online cascade learning, the first approach to address this challenge. The objective here is to learn a "cascade" of models, starting with lower-capacity models (such as logistic regression) and ending with a powerful LLM, along with a deferral policy that determines the model to be used on a given input. We formulate the task of learning cascades online as an imitation-learning problem, where smaller models are updated over time imitating the collected LLM demonstrations, and give a no-regret algorithm for the problem. Experimental results across four benchmarks show that our method parallels LLMs in accuracy while cutting down inference costs by as much as 90% with strong robustness against input distribution shifts, underscoring its efficacy and adaptability in stream processing.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、データストリームに関する複雑なクエリに応答する自然な役割を持つが、LLM推論の計算コストが高いため、そのようなタスクの多くでは実現不可能である。 この課題に対処する最初のアプローチであるオンラインカスケード学習を提案する。 ここでの目的はモデルの"カスケード"を学習することであり、まず低容量モデル(ロジスティック回帰など)から始まり、与えられた入力で使用するモデルを決定する遅延ポリシーとともに強力なLCMで終わる。 そこで我々は,LLMの実演を模擬した小さなモデルを時間とともに更新し,その問題に対する非回帰アルゴリズムを与える,模擬学習問題として,オンラインでカスケードを学習するタスクを定式化する。 4つのベンチマークによる実験結果から,提案手法は推定コストを最大90%削減し,入力分布シフトに対して強い堅牢性を付与し,ストリーム処理の有効性と適応性を実証した。

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