論文の概要: Parrot: Efficient Serving of LLM-based Applications with Semantic Variable
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19888v1
- Date: Thu, 30 May 2024 09:46:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:59:14.915703
- Title: Parrot: Efficient Serving of LLM-based Applications with Semantic Variable
- Title（参考訳）: Parrot: セマンティック変数を持つLLMベースのアプリケーションの効率的な実行
- Authors: Chaofan Lin, Zhenhua Han, Chengruidong Zhang, Yuqing Yang, Fan Yang, Chen Chen, Lili Qiu,
- Abstract要約: Parrotは、LLMベースのアプリケーションのエンドツーエンドエクスペリエンスに焦点を当てたサービスシステムである。
Semantic Variableはリクエストのプロンプトで入出力変数に注釈を付け、複数のLLMリクエストを接続する際にデータパイプラインを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.894203842968745
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of large language models (LLMs) has enabled LLM-based applications (a.k.a. AI agents or co-pilots), a new software paradigm that combines the strength of LLM and conventional software. Diverse LLM applications from different tenants could design complex workflows using multiple LLM requests to accomplish one task. However, they have to use the over-simplified request-level API provided by today's public LLM services, losing essential application-level information. Public LLM services have to blindly optimize individual LLM requests, leading to sub-optimal end-to-end performance of LLM applications. This paper introduces Parrot, an LLM service system that focuses on the end-to-end experience of LLM-based applications. Parrot proposes Semantic Variable, a unified abstraction to expose application-level knowledge to public LLM services. A Semantic Variable annotates an input/output variable in the prompt of a request, and creates the data pipeline when connecting multiple LLM requests, providing a natural way to program LLM applications. Exposing Semantic Variables to the public LLM service allows it to perform conventional data flow analysis to uncover the correlation across multiple LLM requests. This correlation opens a brand-new optimization space for the end-to-end performance of LLM-based applications. Extensive evaluations demonstrate that Parrot can achieve up to an order-of-magnitude improvement for popular and practical use cases of LLM applications.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭により、LLMベースのアプリケーション(AIエージェントやコパイロットなど)が実現した。
異なるテナントからの様々なLLMアプリケーションは、1つのタスクを達成するために複数のLLMリクエストを使用して複雑なワークフローを設計できる。
しかし、今日のパブリックなLLMサービスが提供する過剰に単純化されたリクエストレベルのAPIを使用する必要があり、必須のアプリケーションレベルの情報が失われる。
パブリックなLLMサービスは個々のLLMリクエストを盲目的に最適化しなければなりません。
本稿では,LLM ベースのアプリケーションのエンドツーエンド体験に焦点を当てた LLM サービスシステムである Parrot を紹介する。
Parrotは、アプリケーションレベルの知識をパブリックなLLMサービスに公開するための統合された抽象化であるSemantic Variableを提案する。
Semantic Variableはリクエストのプロンプトで入出力変数に注釈を付け、複数のLLMリクエストを接続するときにデータパイプラインを生成し、LLMアプリケーションをプログラムする自然な方法を提供する。
セマンティック変数をパブリックなLLMサービスに公開することで、従来のデータフロー分析を実行して、複数のLLMリクエスト間の相関を明らかにすることができる。
この相関関係は、LLMベースのアプリケーションのエンドツーエンド性能に対して、真に新しい最適化空間を開放する。
広範に評価された結果から,LLM アプリケーションで広く実用化されているユースケースに対して,Parrot が高次改善を実現可能であることが示唆された。
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