論文の概要: Fine-tuning LLaMA 2 interference: a comparative study of language implementations for optimal efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01651v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 19:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:56.217204
• Title: Fine-tuning LLaMA 2 interference: a comparative study of language implementations for optimal efficiency
• Title（参考訳）: 微細チューニングLLaMA2干渉:最適効率のための言語実装の比較研究
• Authors: Sazzad Hossain, Touhidul Alam Seyam, Avijit Chowdhury, Munis Xamidov, Rajib Ghose, Abhijit Pathak,
• Abstract要約: PyTorch、Python、Mojo、C++、Javaなど、さまざまなプログラミング言語やフレームワークを評価します。 Apple Silicon上での大規模言語モデル(LLM)推論用に設計された新しいフレームワークであるMojo SDKについて検討する。 Apple M1 Max上で実施した実験では,Mojo SDKの競合性能,使いやすさ,Pythonとのシームレスな互換性が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents a comparative study aimed at optimizing Llama2 inference, a critical aspect of machine learning and natural language processing (NLP). We evaluate various programming languages and frameworks, including TensorFlow, PyTorch, Python, Mojo, C++, and Java, analyzing their performance in terms of speed, memory consumption, and ease of implementation through extensive benchmarking. Strengths and limitations of each approach are highlighted, along with proposed optimization strategies for parallel processing and hardware utilization. Furthermore, we investigate the Mojo SDK, a novel framework designed for large language model (LLM) inference on Apple Silicon, benchmarking its performance against implementations in C, C++, Rust, Zig, Go, and Julia. Our experiments, conducted on an Apple M1 Max, demonstrate Mojo SDK's competitive performance, ease of use, and seamless Python compatibility, positioning it as a strong alternative for LLM inference on Apple Silicon. We also discuss broader implications for LLM deployment on resource-constrained hardware and identify potential directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習と自然言語処理(NLP)の重要な側面であるLlama2推論の最適化を目的とした比較研究を提案する。 TensorFlow、PyTorch、Python、Mojo、C++、Javaなど、さまざまなプログラミング言語やフレームワークを評価し、そのパフォーマンスを、広範なベンチマークによるスピード、メモリ消費、実装の容易性の観点から分析した。 並列処理とハードウェア利用のための最適化戦略の提案とともに、それぞれのアプローチの強みと限界が強調される。 さらに、Apple Silicon上での大規模言語モデル(LLM)推論用に設計された新しいフレームワークであるMojo SDKについて検討し、C、C++、Rust、Zig、Go、Juliaの実装に対してパフォーマンスをベンチマークする。 Apple M1 Max上で実施した我々の実験では、Mojo SDKの競合性能、使いやすさ、シームレスなPython互換性を実証し、Apple Silicon上でのLSM推論の強力な代替手段として位置付けています。 また、資源制約のあるハードウェア上でのLCMの展開について広範な意味合いを論じ、今後の研究の方向性を明らかにする。

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