論文の概要: Towards Coarse-to-Fine Evaluation of Inference Efficiency for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11502v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 15:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 13:16:00.102179
• Title: Towards Coarse-to-Fine Evaluation of Inference Efficiency for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける推論効率の粗度評価に向けて
• Authors: Yushuo Chen, Tianyi Tang, Erge Xiang, Linjiang Li, Wayne Xin Zhao, Jing Wang, Yunpeng Chai, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが仕事を達成するのを助けるアシスタントとして機能し、高度なアプリケーションの開発をサポートする。 LLMの幅広い応用にとって、推論効率は重要な問題であり、既存の研究で広く研究されている。 各種コードライブラリの推論性能の粗大な解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.96734086126469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real world, large language models (LLMs) can serve as the assistant to help users accomplish their jobs, and also support the development of advanced applications. For the wide application of LLMs, the inference efficiency is an essential concern, which has been widely studied in existing work, and numerous optimization algorithms and code libraries have been proposed to improve it. Nonetheless, users still find it challenging to compare the effectiveness of all the above methods and understand the underlying mechanisms. In this work, we perform a detailed coarse-to-fine analysis of the inference performance of various code libraries. To evaluate the overall effectiveness, we examine four usage scenarios within two practical applications. We further provide both theoretical and empirical fine-grained analyses of each module in the Transformer architecture. Our experiments yield comprehensive results that are invaluable for researchers to evaluate code libraries and improve inference strategies.
• Abstract（参考訳）: 現実世界では、大きな言語モデル(LLM)が、ユーザが仕事を達成するのを助けるアシスタントとして機能し、高度なアプリケーションの開発をサポートする。 LLMの幅広い応用において、推論効率は重要な問題であり、既存の研究で広く研究され、多くの最適化アルゴリズムやコードライブラリが提案されている。 それでも、上記のすべてのメソッドの有効性を比較し、基盤となるメカニズムを理解することは困難である。 本研究では,様々なコードライブラリの推論性能の粗大な解析を行う。 総合的な有効性を評価するために,2つの実用アプリケーション内での4つの利用シナリオについて検討する。 さらに、Transformerアーキテクチャにおける各モジュールの理論的および実証的なきめ細かい解析も提供する。 我々の実験は、研究者がコードライブラリを評価し、推論戦略を改善するのに貴重な総合的な結果をもたらす。

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