論文の概要: Efficient AI in Practice: Training and Deployment of Efficient LLMs for Industry Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14305v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 06:40:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:28:24.080213
• Title: Efficient AI in Practice: Training and Deployment of Efficient LLMs for Industry Applications
• Title（参考訳）: 実践における効率的なAI: 産業アプリケーションのための効率的なLLMの訓練と展開
• Authors: Kayhan Behdin, Yun Dai, Ata Fatahibaarzi, Aman Gupta, Qingquan Song, Shao Tang, Hejian Sang, Gregory Dexter, Sirou Zhu, Siyu Zhu, Tejas Dharamsi, Maziar Sanjabi, Vignesh Kothapalli, Hamed Firooz, Zhoutong Fu, Yihan Cao, Pin-Lun Hsu, Fedor Borisyuk, Zhipeng Wang, Rahul Mazumder, Natesh Pillai, Luke Simon,
• Abstract要約: 本稿では,SLM(Small Language Model)を訓練する手法と知見について述べる。 本研究では,(1) 知識蒸留と(2) 量子化とプルーニングによるモデル圧縮の2つの重要な技術に焦点をあてる。 大規模なプロフェッショナルなソーシャルネットワークプラットフォームにおけるさまざまなユースケースに対するこれらのテクニックの影響を詳述し、デプロイメントのレッスンを共有します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.053978157017877
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of industrial applications, from search and recommendations to generative tasks. Although scaling laws indicate that larger models generally yield better generalization and performance, their substantial computational requirements often render them impractical for many real-world scenarios at scale. In this paper, we present methods and insights for training small language models (SLMs) that deliver high performance and efficiency in deployment. We focus on two key techniques: (1) knowledge distillation and (2) model compression via quantization and pruning. These approaches enable SLMs to retain much of the quality of their larger counterparts while significantly reducing training, serving costs, and latency. We detail the impact of these techniques on a variety of use cases at a large professional social network platform and share deployment lessons - including hardware optimization strategies that enhance speed and throughput for both predictive and reasoning-based applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、検索やレコメンデーションから生成タスクに至るまで、幅広い産業応用において顕著な性能を示している。 スケーリング法則は、大きめのモデルが一般的により優れた一般化と性能をもたらすことを示しているが、その相当な計算要求は、大規模に多くの現実のシナリオでそれらを非現実的にすることが多い。 本稿では,SLM(Small Language Model)を訓練する手法と知見について述べる。 本研究では,(1) 知識蒸留と(2) 量子化とプルーニングによるモデル圧縮の2つの重要な技術に焦点をあてる。 これらのアプローチにより、SLMはより大きなものの品質を保ちながら、トレーニング、サービスコスト、レイテンシを大幅に削減できる。 これらのテクニックが、大規模なプロフェッショナルなソーシャルネットワークプラットフォームにおけるさまざまなユースケースに与える影響を詳述するとともに、予測および推論ベースのアプリケーションのスピードとスループットを向上させるハードウェア最適化戦略を含む、デプロイメントのレッスンを共有します。

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