論文の概要: Query-OPT: Optimizing Inference of Large Language Models via Multi-Query Instructions in Meeting Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00067v3
• Date: Mon, 22 Jul 2024 03:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 02:30:51.683156
• Title: Query-OPT: Optimizing Inference of Large Language Models via Multi-Query Instructions in Meeting Summarization
• Title（参考訳）: Query-OPT:ミーティング要約におけるマルチクエリ命令による大規模言語モデルの推論の最適化
• Authors: Md Tahmid Rahman Laskar, Elena Khasanova, Xue-Yong Fu, Cheng Chen, Shashi Bhushan TN,
• Abstract要約: 我々は,同一の入力コンテキストに対するクエリを1つのプロンプトで組み合わせて,繰り返し呼び出しを最小限に抑える方法が,要約の達成に有効かどうかを検討する。 予測フォーマットでの応答生成における100%の信頼性は、通常、特定のクローズドソース LLM に制限される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.674972936853123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work focuses on the task of query-based meeting summarization in which the summary of a context (meeting transcript) is generated in response to a specific query. When using Large Language Models (LLMs) for this task, usually a new call to the LLM inference endpoint/API is triggered for each new query, even if the context stays the same. However, repeated calls to the LLM inference endpoints would significantly increase the costs of using them in production, making LLMs impractical for many real-world use cases. To address this problem, in this paper, we investigate whether combining the queries for the same input context in a single prompt to minimize repeated calls can be successfully used in meeting summarization. In this regard, we conduct extensive experiments by comparing the performance of various popular LLMs: GPT-4, Gemini, Claude-3, LLaMA-2, Mistral, Phi-3, and Qwen-2 in single-query and multi-query settings. We observe that 100% reliability in generating the response in the expected format is usually limited to certain closed-source LLMs, with most open-source LLMs lagging behind (except a few 7B parameters LLMs like Mistral and Phi-3). We conclude that multi-query prompting could be useful to significantly optimize the inference costs in meeting summarization.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,特定の問合せに応答してコンテキスト(書き起こし)の要約を生成する,問合せに基づく会議要約のタスクに焦点をあてる。 このタスクにLarge Language Models (LLM)を使用する場合、コンテキストが同じであっても、通常、新しいクエリ毎にLLM推論エンドポイント/APIへの新しい呼び出しがトリガーされる。 しかし、LLM推論エンドポイントへの繰り返し呼び出しは、実運用で使用するコストを大幅に増加させ、LLMを現実の多くのユースケースでは実用的でないものにする。 この問題に対処するために,本稿では,同一の入力コンテキストに対するクエリを単一のプロンプトで組み合わせて,繰り返し呼び出しを最小限に抑える手法が,要約に有効であるかどうかを検討する。 そこで本研究では,GPT-4,Gemini,Claude-3,LLaMA-2,Mistral,Phi-3,Qwen-2を単一クエリ,複数クエリで比較した。 期待フォーマットでの応答生成における100%の信頼性は、通常、特定のクローズドソース LLM に限られており、ほとんどのオープンソース LLM は遅れている(Mistral や Phi-3 のような7B パラメータを除く)。 マルチクエリのプロンプトは,要約を満足する際の推論コストを大幅に最適化するのに有用である,と結論付けている。

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