論文の概要: Speed Always Wins: A Survey on Efficient Architectures for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09834v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 14:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.923811
• Title: Speed Always Wins: A Survey on Efficient Architectures for Large Language Models
• Title（参考訳）: Speed Alwaysが勝利: 大規模言語モデルの効率的なアーキテクチャに関する調査
• Authors: Weigao Sun, Jiaxi Hu, Yucheng Zhou, Jusen Du, Disen Lan, Kexin Wang, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yu Zhang, Xiaoyu Mo, Daizong Liu, Yuxuan Liang, Wenliang Chen, Guoqi Li, Yu Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、生成、推論、マルチモーダルモデルの能力境界の押し付けにおいて、素晴らしい結果をもたらしている。 トランスフォーマーモデルは、現代のLLMの基礎として、優れたスケーリング特性を備えた強力なベースラインを提供する。 従来のトランスフォーマーアーキテクチャは、相当な計算を必要とし、大規模なトレーニングと実践的なデプロイメントに重大な障害を生じさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.817121227562964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have delivered impressive results in language understanding, generation, reasoning, and pushes the ability boundary of multimodal models. Transformer models, as the foundation of modern LLMs, offer a strong baseline with excellent scaling properties. However, the traditional transformer architecture requires substantial computations and poses significant obstacles for large-scale training and practical deployment. In this survey, we offer a systematic examination of innovative LLM architectures that address the inherent limitations of transformers and boost the efficiency. Starting from language modeling, this survey covers the background and technical details of linear and sparse sequence modeling methods, efficient full attention variants, sparse mixture-of-experts, hybrid model architectures incorporating the above techniques, and emerging diffusion LLMs. Additionally, we discuss applications of these techniques to other modalities and consider their wider implications for developing scalable, resource-aware foundation models. By grouping recent studies into the above category, this survey presents a blueprint of modern efficient LLM architectures, and we hope this could help motivate future research toward more efficient, versatile AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、生成、推論、マルチモーダルモデルの能力境界の押し付けにおいて、素晴らしい結果をもたらしている。 トランスフォーマーモデルは、現代のLLMの基礎として、優れたスケーリング特性を備えた強力なベースラインを提供する。 しかし、従来のトランスフォーマーアーキテクチャは相当な計算を必要とするため、大規模なトレーニングや実践的な展開には大きな障害となる。 本調査では, 変圧器固有の限界に対処し, 効率を向上する, 革新的なLCMアーキテクチャを体系的に検討する。 言語モデリングから始めて、線形およびスパースシーケンスモデリング手法の背景と技術的詳細、効率的なフルアテンション変種、スパース・オブ・サート、上記の手法を取り入れたハイブリッドモデルアーキテクチャ、および新たな拡散LLMについて述べる。 さらに、これらの手法を他のモダリティに適用することについて議論し、スケーラブルでリソースを意識した基盤モデルを開発する上で、より広範な意味について考察する。 最近の研究を上記のカテゴリにまとめることで、この調査は現代の効率的なLLMアーキテクチャの青写真を示し、これがより効率的で汎用的なAIシステムに向けた将来の研究の動機になることを期待している。

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