論文の概要: Position: Enough of Scaling LLMs! Lets Focus on Downscaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00985v1
• Date: Fri, 02 May 2025 04:13:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.900294
• Title: Position: Enough of Scaling LLMs! Lets Focus on Downscaling
• Title（参考訳）: ポジション: LLMのスケールが十分! ダウンスケーリングに焦点を合わせる
• Authors: Ayan Sengupta, Yash Goel, Tanmoy Chakraborty,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の開発におけるダウンスケーリングへのパラダイムシフトを提唱する。 本稿では,資源需要を大幅に削減しつつ,性能の維持を図るLLMをダウンスケールするための総合的なフレームワークを提案する。 本稿では,従来のスケーリングパラダイムから切り離すための実践的戦略について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.62274005080048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We challenge the dominant focus on neural scaling laws and advocate for a paradigm shift toward downscaling in the development of large language models (LLMs). While scaling laws have provided critical insights into performance improvements through increasing model and dataset size, we emphasize the significant limitations of this approach, particularly in terms of computational inefficiency, environmental impact, and deployment constraints. To address these challenges, we propose a holistic framework for downscaling LLMs that seeks to maintain performance while drastically reducing resource demands. This paper outlines practical strategies for transitioning away from traditional scaling paradigms, advocating for a more sustainable, efficient, and accessible approach to LLM development.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の開発において,ニューラルネットワークのスケーリング法則に主眼を置き,ダウンスケーリングへのパラダイムシフトを提唱する。 スケーリング法則は、モデルとデータセットサイズの増加によるパフォーマンス改善に関する重要な洞察を提供する一方で、特に計算の非効率性、環境への影響、デプロイメントの制約の観点から、このアプローチの重要な制限を強調しています。 これらの課題に対処するため,資源需要を大幅に削減しつつ,性能の維持を図るLLMをダウンスケールするための総合的なフレームワークを提案する。 本稿では,従来のスケーリングパラダイムから切り離すための実践的戦略について概説する。

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