論文の概要: EmbedLLM: Learning Compact Representations of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02223v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 22:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 07:55:57.272290
• Title: EmbedLLM: Learning Compact Representations of Large Language Models
• Title（参考訳）: EmbedLLM: 大規模言語モデルのコンパクト表現を学習する
• Authors: Richard Zhuang, Tianhao Wu, Zhaojin Wen, Andrew Li, Jiantao Jiao, Kannan Ramchandran,
• Abstract要約: 大規模言語モデルのコンパクトなベクトル表現を学習するためのフレームワークである EmbedLLM を提案する。 このような埋め込みを学習するためのエンコーダ-デコーダアプローチと,その有効性を評価するための体系的なフレームワークを導入する。 EmbedLLMはモデルルーティングにおいて,精度とレイテンシの両方において,従来の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.49433308281983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With hundreds of thousands of language models available on Huggingface today, efficiently evaluating and utilizing these models across various downstream, tasks has become increasingly critical. Many existing methods repeatedly learn task-specific representations of Large Language Models (LLMs), which leads to inefficiencies in both time and computational resources. To address this, we propose EmbedLLM, a framework designed to learn compact vector representations, of LLMs that facilitate downstream applications involving many models, such as model routing. We introduce an encoder-decoder approach for learning such embeddings, along with a systematic framework to evaluate their effectiveness. Empirical results show that EmbedLLM outperforms prior methods in model routing both in accuracy and latency. Additionally, we demonstrate that our method can forecast a model's performance on multiple benchmarks, without incurring additional inference cost. Extensive probing experiments validate that the learned embeddings capture key model characteristics, e.g. whether the model is specialized for coding tasks, even without being explicitly trained on them. We open source our dataset, code and embedder to facilitate further research and application.
• Abstract（参考訳）: Huggingfaceには現在何十万もの言語モデルがあり、様々な下流でこれらのモデルを効率的に評価し活用しているため、タスクはますます重要になっている。 既存の多くの手法は、Large Language Models (LLM) のタスク固有表現を繰り返し学習し、時間と計算資源の双方において非効率性をもたらす。 そこで本研究では,LLMのコンパクトなベクトル表現を学習するためのフレームワークであるEmbedLLMを提案する。 このような埋め込みを学習するためのエンコーダ-デコーダアプローチと,その有効性を評価するための体系的なフレームワークを導入する。 EmbedLLMはモデルルーティングにおいて,精度とレイテンシの両方において,従来の手法よりも優れていた。 さらに,提案手法は,追加の推論コストを発生させることなく,複数のベンチマークでモデルの性能を予測できることを実証する。 広範囲にわたる探索実験は、学習した埋め込みが、例えば、モデルがコーディングタスクに特化しているかどうか、たとえ明示的に訓練されていなくても、キーモデルの特徴を捉えていることを検証する。 私たちは、さらなる研究とアプリケーションを容易にするために、データセット、コード、埋め込み器をオープンソースにしています。

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