論文の概要: Optimizing Large Language Models: Metrics, Energy Efficiency, and Case Study Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06307v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 21:56:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:23.382101
• Title: Optimizing Large Language Models: Metrics, Energy Efficiency, and Case Study Insights
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの最適化:メトリクス、エネルギー効率、ケーススタディ
• Authors: Tahniat Khan, Soroor Motie, Sedef Akinli Kocak, Shaina Raza,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の急速な採用により、エネルギー消費と二酸化炭素排出量が大きくなった。 本稿では,これらの問題に対処するため,LLMの展開におけるエネルギー効率の最適化手法の統合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1249213103048414
• License:
• Abstract: The rapid adoption of large language models (LLMs) has led to significant energy consumption and carbon emissions, posing a critical challenge to the sustainability of generative AI technologies. This paper explores the integration of energy-efficient optimization techniques in the deployment of LLMs to address these environmental concerns. We present a case study and framework that demonstrate how strategic quantization and local inference techniques can substantially lower the carbon footprints of LLMs without compromising their operational effectiveness. Experimental results reveal that these methods can reduce energy consumption and carbon emissions by up to 45\% post quantization, making them particularly suitable for resource-constrained environments. The findings provide actionable insights for achieving sustainability in AI while maintaining high levels of accuracy and responsiveness.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な採用により、エネルギー消費と二酸化炭素排出量が大幅に増加し、生成AI技術の持続可能性にとって重要な課題となっている。 本稿では,これらの環境問題に対処するため,LLMの展開におけるエネルギー効率の最適化手法の統合について検討する。 本稿では, LLMの炭素フットプリントを, 運用効率を損なうことなく, 戦略的定量化, 局所推論技術が大幅に低減できることを示す事例研究および枠組みを提案する。 実験結果から, これらの手法は, エネルギー消費と炭素排出量を最大45 %の量子化後に低減し, 資源制約環境に特に適していることが明らかとなった。 この発見は、高いレベルの精度と応答性を維持しながら、AIの持続可能性を達成するための実用的な洞察を提供する。

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