論文の概要: The Internet of Large Language Models: An Orchestration Framework for LLM Training and Knowledge Exchange Toward Artificial General Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06471v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 08:00:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:42.432942
• Title: The Internet of Large Language Models: An Orchestration Framework for LLM Training and Knowledge Exchange Toward Artificial General Intelligence
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのインターネット:LLMトレーニングのためのオーケストレーションフレームワークと人工知能に向けた知識交換
• Authors: Wilson Wei, Nicholas Chen, Yuxuan Li,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発において直面する多次元課題について考察する。 これらの課題に対処するために, LLM共有プロトコル, LLMユニバーサル環境フレームワーク, エージェント最適経路モジュールの3つのコア技術ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.403567403521342
• License:
• Abstract: This paper explores the multi-dimensional challenges faced during the development of Large Language Models (LLMs), including the massive scale of model parameters and file sizes, the complexity of development environment configuration, the singularity of model functionality, and the high costs of computational resources. To address these challenges, this paper proposes three core technical solutions: LLM sharing protocol, LLM universal environment framework, and Agent optimal path module. To solve the computational resource constraints in the early stages of research, we further innovatively propose a joint mining mechanism, achieving bilateral value sharing between computing power providers and model designers, including breakthrough rewards for optimal model paths and long-term profit distribution, thereby providing researchers with cost-optimized computational resource support and promoting the continuous development of LLM research and applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の開発において直面する多次元的課題について考察する。モデルパラメータとファイルサイズ,開発環境構成の複雑さ,モデル機能の特異性,計算資源の高コスト化などである。 これらの課題に対処するために, LLM共有プロトコル, LLMユニバーサル環境フレームワーク, エージェント最適経路モジュールの3つのコア技術ソリューションを提案する。 研究の初期段階における計算資源の制約を解決するため,我々は,最適モデルパスと長期利益分配に対するブレークスルー報酬を含む,コンピューティングパワープロバイダとモデルデザイナの双方向価値共有を実現する共同マイニング機構を革新的に提案し,コスト最適化された計算資源支援とLLM研究とアプリケーションの継続的な開発を促進する。

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