Fugu-MT 論文翻訳(概要): LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs

論文の概要: LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13467v1
Date: Sat, 24 Aug 2024 05:03:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 19:29:34.815844
Title: LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs
Title（参考訳）: LlamaDuo: サービスLLMから小規模ローカルLLMへのシームレス移行のためのLLMOpsパイプライン
Authors: Chansung Park, Juyong Jiang, Fan Wang, Sayak Paul, Jing Tang, Sunghun Kim,
Abstract要約: LlamaDuo"は、サービス指向の大規模言語モデルから、より小さく、ローカルに管理可能なモデルに移行するためのパイプラインである。当社のパイプラインは,運用上の障害や厳格なプライバシポリシ,あるいはオフライン要件の存在下でのサービス継続性の確保に不可欠です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.000671904417333
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The widespread adoption of cloud-based proprietary large language models (LLMs) has introduced significant challenges, including operational dependencies, privacy concerns, and the necessity of continuous internet connectivity. In this work, we introduce an LLMOps pipeline, "LlamaDuo", for the seamless migration of knowledge and abilities from service-oriented LLMs to smaller, locally manageable models. This pipeline is crucial for ensuring service continuity in the presence of operational failures, strict privacy policies, or offline requirements. Our LlamaDuo involves fine-tuning a small language model against the service LLM using a synthetic dataset generated by the latter. If the performance of the fine-tuned model falls short of expectations, it is enhanced by further fine-tuning with additional similar data created by the service LLM. This iterative process guarantees that the smaller model can eventually match or even surpass the service LLM's capabilities in specific downstream tasks, offering a practical and scalable solution for managing AI deployments in constrained environments. Extensive experiments with leading edge LLMs are conducted to demonstrate the effectiveness, adaptability, and affordability of LlamaDuo across various downstream tasks. Our pipeline implementation is available at https://github.com/deep-diver/llamaduo.
Abstract（参考訳）: クラウドベースのプロプライエタリな大規模言語モデル(LLM)の普及は、運用上の依存関係、プライバシの懸念、継続的なインターネット接続の必要性など、大きな課題をもたらしている。本研究では,LLMOpsパイプライン"LlamaDuo"を導入し,サービス指向のLLMから,より小型でローカルに管理可能なモデルへの,知識と能力のシームレスな移行を実現する。このパイプラインは、運用上の障害、厳格なプライバシポリシ、あるいはオフライン要件の存在下でのサービス継続性を保証するために不可欠である。私たちのLlamaDuoは、後者によって生成された合成データセットを使用して、サービスLLMに対して小さな言語モデルを微調整します。細調整されたモデルの性能が期待に届かなかった場合、サービスLLMが作成した類似したデータを追加してさらに細調整を行うことで、性能が向上する。この反復的なプロセスは、小さなモデルが最終的に特定の下流タスクでLLMの能力と一致または超えることを保証するもので、制約のある環境でAIデプロイメントを管理するための実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。各種下流タスクにおけるLlamaDuoの有効性,適応性,手頃性を示すために,先進LLMを用いた大規模実験を行った。パイプラインの実装はhttps://github.com/deep-diver/llamaduo.comで公開しています。

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