論文の概要: Meta-Learning for Speeding Up Large Model Inference in Decentralized Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09194v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 09:53:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.60146
• Title: Meta-Learning for Speeding Up Large Model Inference in Decentralized Environments
• Title（参考訳）: 分散環境における大規模モデル推論の高速化のためのメタラーニング
• Authors: Yipeng Du, Zihao Wang, Ahmad Farhan, Claudio Angione, Harry Yang, Fielding Johnston, James P. Buban, Patrick Colangelo, Yue Zhao, Yuzhe Yang,
• Abstract要約: 分散AIシステムにおける推論促進のためのメタラーニングベースのフレームワークを提案する。 従来の手法とは異なり,本フレームワークは各タスクの特徴に基づいて,最適な加速度戦略を体系的に同定する。 我々の結果は、分散AIシステムにおける推論加速の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.07041967514726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deployment of large-scale models, such as large language models (LLMs), incurs substantial costs due to their computational demands. To mitigate these costs and address challenges related to scalability and data security, there is a growing shift towards decentralized systems for model deployment, where choosing efficient inference acceleration schemes become crucial to manage computational resources effectively and enhance system responsiveness. In this work, we address the challenge of selecting optimal acceleration methods in decentralized systems by introducing a meta-learning-based framework. This framework automates the selection process by learning from historical performance data of various acceleration techniques across different tasks. Unlike traditional methods that rely on random selection or expert intuition, our approach systematically identifies the best acceleration strategies based on the specific characteristics of each task. We demonstrate that our meta-learning framework not only streamlines the decision-making process but also consistently outperforms conventional methods in terms of efficiency and performance. Our results highlight the potential of inference acceleration in decentralized AI systems, offering a path towards more democratic and economically feasible artificial intelligence solutions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のような大規模モデルの展開は、その計算要求のためにかなりのコストを発生させる。 これらのコストを軽減し、スケーラビリティとデータセキュリティに関連する課題に対処するため、モデル展開のための分散システムへのシフトが増加し、効率的な推論加速スキームの選択は、計算資源を効果的に管理し、システムの応答性を高めるために重要である。 本稿では,メタラーニングに基づくフレームワークを導入することにより,分散システムにおける最適加速法を選択することの課題に対処する。 このフレームワークは、様々なタスクにわたる様々なアクセラレーション技術の過去のパフォーマンスデータから学習することで、選択プロセスを自動化する。 ランダム選択や専門家の直感に頼っている従来の手法とは異なり,本手法は各タスクの特定の特性に基づいて,最適な加速度戦略を体系的に同定する。 我々のメタラーニングフレームワークは意思決定プロセスの合理化だけでなく、効率と性能の点で従来の手法よりも一貫して優れています。 我々の結果は、分散化されたAIシステムにおける推論加速の可能性を強調し、より民主的で経済的に実現可能な人工知能ソリューションへの道筋を提供する。

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