論文の概要: Green My LLM: Studying the key factors affecting the energy consumption of code assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11892v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 16:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 05:05:03.997154
• Title: Green My LLM: Studying the key factors affecting the energy consumption of code assistants
• Title（参考訳）: Green My LLM:コードアシスタントのエネルギー消費に影響を及ぼす要因の検討
• Authors: Tristan Coignion, Clément Quinton, Romain Rouvoy,
• Abstract要約: 本稿では,GitHub Copilotのような大規模言語モデルに基づくコードアシスタントのエネルギー消費について検討する。 その結果,コードアシスタントのエネルギー消費と性能は,コンカレント開発者の数など,様々な要因に影響されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.747820331822631
• License:
• Abstract: In recent years,Large Language Models (LLMs) have significantly improved in generating high-quality code, enabling their integration into developers' Integrated Development Environments (IDEs) as code assistants. These assistants, such as GitHub Copilot, deliver real-time code suggestions and can greatly enhance developers' productivity. However, the environmental impact of these tools, in particular their energy consumption, remains a key concern. This paper investigates the energy consumption of LLM-based code assistants by simulating developer interactions with GitHub Copilot and analyzing various configuration factors. We collected a dataset of development traces from 20 developers and conducted extensive software project development simulations to measure energy usage under different scenarios. Our findings reveal that the energy consumption and performance of code assistants are influenced by various factors, such as the number of concurrent developers, model size, quantization methods, and the use of streaming. Notably, a substantial portion of generation requests made by GitHub Copilot is either canceled or rejected by developers, indicating a potential area for reducing wasted computations. Based on these findings, we share actionable insights into optimizing configurations for different use cases, demonstrating that careful adjustments can lead to significant energy savings.
• Abstract（参考訳）: 近年、LLM(Large Language Models)は、高品質なコード生成において大幅に改善されており、開発者がコードアシスタントとして統合開発環境(IDE)に統合できるようになっている。 GitHub Copilotのようなこれらのアシスタントは、リアルタイムのコード提案を提供し、開発者の生産性を大幅に向上させる。 しかし、これらのツール、特にエネルギー消費の環境への影響は依然として重要な懸念事項である。 本稿では,GitHub Copilot との開発者インタラクションをシミュレートし,さまざまな構成因子を解析することにより,LCM ベースのコードアシスタントのエネルギー消費について検討する。 20人の開発者による開発トレースのデータセットを収集し、さまざまなシナリオ下でのエネルギー使用量を測定するために、大規模なソフトウェア開発シミュレーションを実施しました。 その結果, コードアシスタントのエネルギー消費と性能は, コンカレント開発者数, モデルサイズ, 量子化手法, ストリーミング利用など, 様々な要因に影響されていることがわかった。 特に、GitHub Copilotが生成要求のかなりの部分は、開発者によってキャンセルされるか、拒否される。 これらの知見に基づいて、異なるユースケースに対する構成の最適化に関する実用的な洞察を共有し、注意深い調整が大幅な省エネにつながることを実証する。

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