論文の概要: Efficiently Serving LLM Reasoning Programs with Certaindex

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20993v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 14:57:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.795754
• Title: Efficiently Serving LLM Reasoning Programs with Certaindex
• Title（参考訳）: Certaindex を用いた LLM 推論プログラムの高速化
• Authors: Yichao Fu, Junda Chen, Siqi Zhu, Zheyu Fu, Zhongdongming Dai, Aurick Qiao, Hao Zhang,
• Abstract要約: Dynasorは、大規模言語モデル(LLM)の推論時間計算を最適化するシステムである。 従来のエンジンとは異なり、Dynasorは推論クエリ内で要求を追跡し、スケジュールする。 バッチ処理で最大50%削減され、クエリレートが3.3倍、オンラインサービスで4.7倍のレイテンシSLOが持続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.681117143870077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of large language models (LLMs) has unlocked their capabilities in advanced reasoning tasks like mathematical problem-solving, code generation, and legal analysis. Central to this progress are inference-time reasoning algorithms, which refine outputs by exploring multiple solution paths, at the cost of increasing compute demands and response latencies. Existing serving systems fail to adapt to the scaling behaviors of these algorithms or the varying difficulty of queries, leading to inefficient resource use and unmet latency targets. We present Dynasor, a system that optimizes inference-time compute for LLM reasoning queries. Unlike traditional engines, Dynasor tracks and schedules requests within reasoning queries and uses Certaindex, a proxy that measures statistical reasoning progress based on model certainty, to guide compute allocation dynamically. Dynasor co-adapts scheduling with reasoning progress: it allocates more compute to hard queries, reduces compute for simpler ones, and terminates unpromising queries early, balancing accuracy, latency, and cost. On diverse datasets and algorithms, Dynasor reduces compute by up to 50% in batch processing and sustaining 3.3x higher query rates or 4.7x tighter latency SLOs in online serving.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進化により、数学的問題解決、コード生成、法的な分析といった高度な推論タスクにおいて、その能力が解放された。 この進歩の中心は推論時間推論アルゴリズムであり、複数のソリューションパスを探索することで出力を洗練し、計算要求と応答遅延を増大させる。 既存のサービスシステムは、これらのアルゴリズムのスケーリングの振る舞いやクエリの難しさに適応できないため、非効率なリソース使用と非メタルな遅延ターゲットにつながる。 LLM推論クエリの推論時間計算を最適化するシステムであるDynasorを提案する。 従来のエンジンとは異なり、Dynasorは推論クエリ内で要求を追跡しスケジュールし、Certaindexを使用する。 ハードクエリにより多くの計算を割り当て、より単純なクエリの計算を減らし、未処理のクエリを早期に終了し、正確性、レイテンシ、コストのバランスをとる。 多様なデータセットとアルゴリズムにおいて、Dynasorはバッチ処理の最大50%の計算量を削減し、オンラインサービスでは3.3倍のクエリレートまたは4.7倍のレイテンシSLOを持続する。

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