論文の概要: Elastic On-Device LLM Service

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09071v2
• Date: Fri, 03 Oct 2025 18:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.313575
• Title: Elastic On-Device LLM Service
• Title（参考訳）: 弾性オンデバイスLDMサービス
• Authors: Wangsong Yin, Rongjie Yi, Daliang Xu, Gang Huang, Mengwei Xu, Xuanzhe Liu,
• Abstract要約: 我々は、フルLLMのモデルと寸法の両方を弾力化するデバイス上の大規模言語モデルサービスであるsysを提示する。 sysは、平均で14.83%、10.45%の精度で7つの強いベースラインを上回り、1%のTTFTスイッチオーバヘッド、オンパーメモリ消費、100のオフラインGPU時間を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.778868057819269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-device Large Language Models (LLMs) are transforming mobile AI, catalyzing applications like UI automation without privacy concerns. Nowadays the common practice is to deploy a single yet powerful LLM as a general task solver for multiple requests. We identify a key system challenge in this paradigm: current LLMs lack the elasticity to serve requests that have diversified Service-Level Objectives (SLOs) on inference latency. To tackle this, we present \sys, an on-device LLM service that elasticizes both the model and the prompt dimension of a full LLM. It incorporates (1) a one-shot neuron-reordering method, which leverages the intrinsic permutation consistency in transformer models to generate high-quality elasticized sub-models with minimal runtime switching overhead; (2) a dual-head tiny language model, which efficiently and effectively refines the prompt and orchestrates the elastification between model and prompt. We implement such an elastic on-device LLM service on multiple COTS smartphones, and evaluate \sys on both standalone NLP/mobile-agent datasets and end-to-end synthesized traces. On diverse SLOs, \sys outperforms 7 strong baselines in (absolute) accuracy by up to 14.83\% and 10.45\% on average, with <1\% TTFT switching overhead, on-par memory consumption and <100 offline GPU hours.
• Abstract（参考訳）: オンデバイス大規模言語モデル(LLM)はモバイルAIを変革し、プライバシの懸念なしにUI自動化のようなアプリケーションを触媒する。 今日では、複数のリクエストに対する一般的なタスク解決手段として、単一の強力なLLMをデプロイするのが一般的なプラクティスです。 現在のLLMは、推論レイテンシーでSLO(Service-Level Objectives)を多用した要求に対して、弾力性に欠けています。 そこで本研究では,フルLCMのモデルと即時寸法の両方を弾性化するデバイス上でのLCMサービスであるShasysを紹介する。 本手法は,(1)トランスモデルにおける内在的な置換整合性を利用して,実行時の切替オーバーヘッドを最小限に抑えた高品質な弾性化サブモデルを生成するワンショットニューロン並べ替え法,(2)モデルとプロンプト間の弾塑性を効果的かつ効果的に改善するデュアルヘッド小型言語モデルを含む。 複数のCOTSスマートフォン上で,このような弾力性のあるオンデバイスLCMサービスを実装し,スタンドアロンのNLP/モバイルエージェントデータセットとエンドツーエンドの合成トレースの両方において,‘sys’を評価する。 多様なSLOにおいて、Shasysは、平均で14.83\%と10.45\%の精度で7つの強いベースラインを上回り、TTFTスイッチオーバヘッド、オンパーメモリ消費、100オフラインGPU時間を実現している。

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