論文の概要: Energy-Conscious LLM Decoding: Impact of Text Generation Strategies on GPU Energy Consumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11723v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 12:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:11:54.712265
• Title: Energy-Conscious LLM Decoding: Impact of Text Generation Strategies on GPU Energy Consumption
• Title（参考訳）: エネルギーに配慮したLDMデコーディング: テキスト生成戦略がGPUエネルギー消費に及ぼす影響
• Authors: Alireza Nik, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen,
• Abstract要約: 復号化戦略は、大言語モデル(LLM)における生成されたテキストの品質と多様性に影響を与える 本稿では,テキスト生成復号法とエネルギー効率の関係について検討し,生成品質とGPUエネルギー消費のトレードオフに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3091869879941687
• License:
• Abstract: Decoding strategies significantly influence the quality and diversity of the generated texts in large language models (LLMs), yet their impact on computational resource consumption, particularly GPU energy usage, is insufficiently studied. This paper investigates the relationship between text generation decoding methods and energy efficiency, focusing on the trade-off between generation quality and GPU energy consumption across diverse tasks and decoding configurations. By benchmarking multiple strategies across different text generation tasks, such as Translation, Code Summarization, and Math Problem Solving, we reveal how selecting appropriate decoding techniques with their tuned hyperparameters affects text quality and has measurable implications for resource utilization, emphasizing the need for balanced optimization. To the best of our knowledge, this study is among the first to explore decoding strategies in LLMs through the lens of energy consumption, offering actionable insights for designing resource-aware applications that maintain high-quality text generation.
• Abstract（参考訳）: 復号化戦略は,大規模言語モデル(LLM)における生成テキストの品質と多様性に大きな影響を及ぼすが,計算資源消費,特にGPUエネルギー利用への影響は十分に研究されていない。 本稿では, テキスト生成復号法とエネルギー効率の関係について検討し, 各種タスクにおける生成品質とGPUエネルギー消費のトレードオフとデコード構成に着目した。 翻訳,コード要約,数学問題の解法など,さまざまなテキスト生成タスクにまたがる複数の戦略をベンチマークすることで,調整されたハイパーパラメータによる適切な復号手法の選択がテキスト品質にどのように影響するかを明らかにし,リソース利用に与える影響を計測し,バランスの取れた最適化の必要性を強調した。 我々の知る限りでは、この研究はLLMのデコード戦略をエネルギー消費のレンズを通して探求し、高品質なテキスト生成を維持するリソースを意識したアプリケーションを設計するための実用的な洞察を提供する。

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