Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accuracy and Consumption analysis from a compressed model by CompactifAI from Multiverse Computing

論文の概要: Accuracy and Consumption analysis from a compressed model by CompactifAI from Multiverse Computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08836v1
Date: Mon, 07 Jul 2025 16:01:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-15 20:53:35.126948
Title: Accuracy and Consumption analysis from a compressed model by CompactifAI from Multiverse Computing
Title（参考訳）: マルチバースコンピューティングのCompactifAIによる圧縮モデルからの精度と消費分析
Authors: Damien Fovet, Shashank Chamoli, Sarah Oury, Srishti Singhal,
Abstract要約: 本研究では,Llama 3.1 8Bcitellamaに適用した圧縮手法であるCompactifAIの性能評価を行った。この結果から,CompactifAIを用いた圧縮モデルでは,計算資源を大幅に削減するだけでなく,モデル精度も向上し,より効率的でスケーラブルでコスト効率の高いモデルであることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This study evaluates the performance of a compression method, called CompactifAI, developed by Multiverse Computing, applied to the large language model Llama 3.1 8B\cite{llama}. The evaluation focused on model efficiency (in terms of energy consumption) and accuracy using respectively the frameworks Codecarbon\cite{codecarbon} and Ragas\cite{ragas}. A comparison was performed between the model compressed with CompactifAI\cite{compactifai}\cite{compactifai2} and its full-size version. Our findings reveal that the compressed model using CompactifAI not only significantly reduced the computational resources but also maintained the model accuracy, making the model more efficient, scalable and cost-effective.
Abstract（参考訳）: 本研究では,多言語モデルであるLlama 3.1 8B\cite{llama}に適用したCompactifAIと呼ばれる圧縮手法の性能を評価する。評価はモデル効率(エネルギー消費の観点から)と精度(Codecarbon\cite{codecarbon} と Ragas\cite{ragas} )に焦点を当てた。 CompactifAI\cite{compactifai}\cite{compactifai} で圧縮されたモデルと、そのフルサイズバージョンの比較を行った。この結果から,CompactifAIを用いた圧縮モデルでは,計算資源を大幅に削減するだけでなく,モデル精度も向上し,より効率的でスケーラブルでコスト効率の高いモデルであることが判明した。

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