論文の概要: Adaptive Layer Splitting for Wireless LLM Inference in Edge Computing: A Model-Based Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02616v3
- Date: Sat, 8 Jun 2024 08:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 12:14:33.693680
- Title: Adaptive Layer Splitting for Wireless LLM Inference in Edge Computing: A Model-Based Reinforcement Learning Approach
- Title（参考訳）: エッジコンピューティングにおける無線LLM推論のための適応層分割:モデルに基づく強化学習アプローチ
- Authors: Yuxuan Chen, Rongpeng Li, Xiaoxue Yu, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang,
- Abstract要約: 本研究では、モデルベース強化学習(MBRL)からインスピレーションを得て、エッジとユーザ機器(UE)間の最適分割点を決定するフレームワークを提案する。
報酬代理モデルを導入することで、頻繁な性能評価の計算コストを大幅に削減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.153641696306707
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimizing the deployment of large language models (LLMs) in edge computing environments is critical for enhancing privacy and computational efficiency. Toward efficient wireless LLM inference in edge computing, this study comprehensively analyzes the impact of different splitting points in mainstream open-source LLMs. On this basis, this study introduces a framework taking inspiration from model-based reinforcement learning (MBRL) to determine the optimal splitting point across the edge and user equipment (UE). By incorporating a reward surrogate model, our approach significantly reduces the computational cost of frequent performance evaluations. Extensive simulations demonstrate that this method effectively balances inference performance and computational load under varying network conditions, providing a robust solution for LLM deployment in decentralized settings.
- Abstract（参考訳）: エッジコンピューティング環境における大規模言語モデル(LLM)のデプロイの最適化は、プライバシと計算効率の向上に不可欠である。
本研究は,エッジコンピューティングにおける効率的な無線LLM推論に向けて,主要なオープンソースLLMにおける分割点の影響を包括的に分析する。
そこで本研究では,モデルベース強化学習(MBRL)からインスピレーションを得て,エッジとユーザ機器(UE)間の最適分割点を決定するフレームワークを提案する。
報酬代理モデルを導入することで、頻繁な性能評価の計算コストを大幅に削減できる。
大規模シミュレーションにより, この手法は, 異なるネットワーク条件下での推論性能と計算負荷のバランスを効果的に保ち, 分散環境におけるLLM配置の堅牢なソリューションを提供することを示した。
関連論文リスト
- eFedLLM: Efficient LLM Inference Based on Federated Learning [1.6179784294541053]
大言語モデル(LLMs)は人工知能(AI)の転換期を告げる
本稿では, LLM推論の運用効率と費用対効果を高める効果的な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-24T22:50:02Z) - Beyond Linear Approximations: A Novel Pruning Approach for Attention Matrix [17.086679273053853]
大きな言語モデル(LLM)は、私たちの日常生活の様々な側面を強化する大きな可能性を示しています。
彼らの成長する能力は、非常に大きなモデルサイズを犠牲にし、エッジデバイスへのデプロイメントを困難にしている。
本稿では,注目行列の近似を直接最適化する LLM 重み付け手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T04:35:56Z) - EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。
多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。
最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z) - Attribute Controlled Fine-tuning for Large Language Models: A Case Study on Detoxification [76.14641982122696]
本稿では,属性制御付き大規模言語モデル(LLM)の制約学習スキーマを提案する。
提案手法は, ベンチマーク上での競合性能と毒性検出タスクを達成しながら, 不適切な応答を少ないLCMに導出することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T23:38:58Z) - Convergence Rate Maximization for Split Learning-based Control of EMG Prosthetic Devices [2.432653781859026]
Split Learning (SL) は筋電図に基づく補綴制御における有望な分散学習手法である。
本稿では,モデル収束率の最大化の観点から,最適カット層選択のためのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-06T15:05:49Z) - Amortizing intractable inference in large language models [56.92471123778389]
難治性後部分布のサンプルとして, 償却ベイズ推定を用いる。
我々は,LLMファインチューニングの分散マッチングパラダイムが,最大習熟の代替となることを実証的に実証した。
重要な応用として、チェーン・オブ・ソート推論を潜在変数モデリング問題として解釈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T16:36:08Z) - Controlling Continuous Relaxation for Combinatorial Optimization [0.0]
最適化のための教師なし学習解決器(CO)は、連続緩和戦略を用いてソフトソリューションを生成するニューラルネットワークを訓練する。
本研究では,ul-based solverの学習手法であるContinuous Relaxation Anneal(CRA)戦略を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T04:23:58Z) - A Multi-Head Ensemble Multi-Task Learning Approach for Dynamical
Computation Offloading [62.34538208323411]
共有バックボーンと複数の予測ヘッド(PH)を組み合わせたマルチヘッドマルチタスク学習(MEMTL)手法を提案する。
MEMTLは、追加のトレーニングデータを必要とせず、推測精度と平均平方誤差の両方でベンチマーク手法より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-02T11:01:16Z) - Predictive GAN-powered Multi-Objective Optimization for Hybrid Federated
Split Learning [56.125720497163684]
無線ネットワークにおけるハイブリッド・フェデレーション・スプリット・ラーニング・フレームワークを提案する。
ラベル共有のないモデル分割のための並列計算方式を設計し,提案方式が収束速度に与える影響を理論的に解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-02T10:29:56Z) - Optimization-driven Machine Learning for Intelligent Reflecting Surfaces
Assisted Wireless Networks [82.33619654835348]
インテリジェントサーフェス(IRS)は、個々の散乱素子の位相シフトを制御して無線チャネルを再形成するために用いられる。
散乱素子の規模が大きいため、受動ビームフォーミングは一般に高い計算複雑性によって挑戦される。
本稿では、IRS支援無線ネットワークの性能向上のための機械学習(ML)アプローチに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-29T08:39:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。