論文の概要: Shifting AI Efficiency From Model-Centric to Data-Centric Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19147v3
• Date: Sun, 12 Oct 2025 10:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:08.646143
• Title: Shifting AI Efficiency From Model-Centric to Data-Centric Compression
• Title（参考訳）: モデル中心からデータ中心圧縮へのAI効率のシフト
• Abstract要約: AI研究の焦点は、モデル中心の圧縮からデータ中心の圧縮へとシフトしている、と私たちは主張する。 データ中心圧縮は、モデルトレーニングや推論中に処理されたデータのボリュームを直接圧縮することで、AI効率を向上させる。 我々の研究は、AIの効率性に関する新たな視点を提供し、既存の取り組みを合成し、コンテキスト長の増大によって引き起こされる課題に対処するためにイノベーションを触媒することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.45087283924732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of large language models (LLMs) and multi-modal LLMs (MLLMs) has historically relied on scaling model parameters. However, as hardware limits constrain further model growth, the primary computational bottleneck has shifted to the quadratic cost of self-attention over increasingly long sequences by ultra-long text contexts, high-resolution images, and extended videos. In this position paper, \textbf{we argue that the focus of research for efficient artificial intelligence (AI) is shifting from model-centric compression to data-centric compression}. We position data-centric compression as the emerging paradigm, which improves AI efficiency by directly compressing the volume of data processed during model training or inference. To formalize this shift, we establish a unified framework for existing efficiency strategies and demonstrate why it constitutes a crucial paradigm change for long-context AI. We then systematically review the landscape of data-centric compression methods, analyzing their benefits across diverse scenarios. Finally, we outline key challenges and promising future research directions. Our work aims to provide a novel perspective on AI efficiency, synthesize existing efforts, and catalyze innovation to address the challenges posed by ever-increasing context lengths.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) とマルチモーダル LLM (MLLM) の進歩は、歴史的にモデルパラメータのスケーリングに依存してきた。 しかし、ハードウェアの限界がモデルの成長をさらに制限するにつれ、主要な計算ボトルネックは、超長いテキストコンテキスト、高解像度画像、拡張ビデオによって、ますます長いシーケンスを越した2次的自己注意のコストに移行した。 本稿では,効率的な人工知能(AI)研究の焦点が,モデル中心圧縮からデータ中心圧縮へとシフトしつつあることを論じる。 我々は、モデルトレーニングや推論中に処理されるデータの量を直接圧縮することで、AI効率を向上させる新しいパラダイムとして、データ中心圧縮を位置付ける。 このシフトを形式化するために、既存の効率戦略のための統一されたフレームワークを確立し、それが長期的コンテキストAIにとって重要なパラダイム変革を構成する理由を実証する。 次に、データ中心圧縮手法の展望を体系的にレビューし、その利点を様々なシナリオで分析する。 最後に、重要な課題と将来的な研究の方向性について概説する。 我々の研究は、AIの効率性に関する新たな視点を提供し、既存の取り組みを合成し、コンテキスト長の増大によって引き起こされる課題に対処するためにイノベーションを触媒することを目的としています。

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