Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inference Optimizations for Large Language Models: Effects, Challenges, and Practical Considerations

論文の概要: Inference Optimizations for Large Language Models: Effects, Challenges, and Practical Considerations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03130v1
Date: Tue, 6 Aug 2024 12:07:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-07 14:07:58.219670
Title: Inference Optimizations for Large Language Models: Effects, Challenges, and Practical Considerations
Title（参考訳）: 大規模言語モデルの推論最適化:効果,課題,実践的考察
Authors: Leo Donisch, Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon,
Abstract要約: 大規模な言語モデルは自然言語処理においてユビキタスである。本稿では,資源要件の低減と大規模言語モデルの圧縮に関する諸技術について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Large language models are ubiquitous in natural language processing because they can adapt to new tasks without retraining. However, their sheer scale and complexity present unique challenges and opportunities, prompting researchers and practitioners to explore novel model training, optimization, and deployment methods. This literature review focuses on various techniques for reducing resource requirements and compressing large language models, including quantization, pruning, knowledge distillation, and architectural optimizations. The primary objective is to explore each method in-depth and highlight its unique challenges and practical applications. The discussed methods are categorized into a taxonomy that presents an overview of the optimization landscape and helps navigate it to understand the research trajectory better.
Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは自然言語処理においてユビキタスである。しかし、その厳密なスケールと複雑さは、ユニークな課題と機会を示し、研究者や実践者が新しいモデルのトレーニング、最適化、デプロイ方法を探求するよう促す。本稿では, 資源要求の低減と, 定量化, プルーニング, 知識蒸留, アーキテクチャ最適化など, 大規模言語モデルを圧縮する様々な手法について概説する。主な目的は、各手法を深く探求し、その固有の課題と実践的応用を強調することである。提案手法は,最適化ランドスケープの概観を提示する分類学に分類され,研究軌跡の理解に役立てる。

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