論文の概要: Aggregating empirical evidence from data strategy studies: a case on model quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00816v1
• Date: Thu, 01 May 2025 19:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.808554
• Title: Aggregating empirical evidence from data strategy studies: a case on model quantization
• Title（参考訳）: データストラテジー研究から経験的証拠を集約する:モデル量子化の事例
• Authors: Santiago del Rey, Paulo Sérgio Medeiros dos Santos, Guilherme Horta Travassos, Xavier Franch, Silverio Martínez-Fernández,
• Abstract要約: 本研究では,モデル量子化がディープラーニング(DL)システムの正しさと資源効率に及ぼす影響を評価する。 本研究では, 構造化合成法(Structured Synthesis Method, SSM)を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.467675229660525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: As empirical software engineering evolves, more studies adopt data strategies$-$approaches that investigate digital artifacts such as models, source code, or system logs rather than relying on human subjects. Synthesizing results from such studies introduces new methodological challenges. Aims: This study assesses the effects of model quantization on correctness and resource efficiency in deep learning (DL) systems. Additionally, it explores the methodological implications of aggregating evidence from empirical studies that adopt data strategies. Method: We conducted a research synthesis of six primary studies that empirically evaluate model quantization. We applied the Structured Synthesis Method (SSM) to aggregate the findings, which combines qualitative and quantitative evidence through diagrammatic modeling. A total of 19 evidence models were extracted and aggregated. Results: The aggregated evidence indicates that model quantization weakly negatively affects correctness metrics while consistently improving resource efficiency metrics, including storage size, inference latency, and GPU energy consumption$-$a manageable trade-off for many DL deployment contexts. Evidence across quantization techniques remains fragmented, underscoring the need for more focused empirical studies per technique. Conclusions: Model quantization offers substantial efficiency benefits with minor trade-offs in correctness, making it a suitable optimization strategy for resource-constrained environments. This study also demonstrates the feasibility of using SSM to synthesize findings from data strategy-based research.
• Abstract（参考訳）: 背景: 経験的ソフトウェアエンジニアリングが進化するにつれて、モデルやソースコード、システムログといったデジタルアーティファクトを人間に頼らずに調査するデータ戦略($-$approaches)を採用する研究が増えている。 このような研究結果の合成は,新たな方法論的課題をもたらす。 Aims:本研究は,ディープラーニング(DL)システムにおけるモデル量子化が精度と資源効率に与える影響を評価する。 さらに、データ戦略を採用する経験的研究から証拠を収集することの方法論的意義について考察する。 方法: モデル量子化を実証的に評価する6つの主要研究の合成を行った。 本研究では, 構造合成法(Structured Synthesis Method, SSM)を適用し, 図式モデリングによる定性的, 定量的な証拠を組み合わせた。 合計19のエビデンスモデルが抽出され、集約された。 結果: 集約されたエビデンスによると,モデル量子化は,ストレージサイズや推論レイテンシ,GPUエネルギー消費など,リソース効率の指標を継続的に改善すると同時に,多くのDLデプロイメントコンテキストに対する管理可能なトレードオフとして,信頼性指標に弱く影響している。 量子化技術にまたがるエビデンスはまだ断片化されており、技術ごとにより集中した経験的研究の必要性が強調されている。 結論: モデル量子化は、小さなトレードオフを正当にすることで、かなりの効率の恩恵をもたらします。 本研究は,データストラテジーに基づく研究の成果を合成するために,SSMを用いることの可能性についても実証した。

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