論文の概要: Democratizing LLM Efficiency: From Hyperscale Optimizations to Universal Deployability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20662v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 18:33:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.313009
• Title: Democratizing LLM Efficiency: From Hyperscale Optimizations to Universal Deployability
• Title（参考訳）: LLM効率の民主化 - ハイパースケール最適化からユニバーサル展開性まで
• Authors: Hen-Hsen Huang,
• Abstract要約: 次のフロンティアは、スケールにおけるより高度な技術ではなく、堅牢なシンプルさ、すなわち、控えめなリソースと最小限の専門知識の下で成長する効率である、と私たちは主張する。 我々は、より効率的なアーキテクチャで事前訓練されたモデルをトレーニングせずに再適合させ、アライメントを維持する軽量な微調整を発明する、という新しい研究課題を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.108312004360048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have become indispensable, but the most celebrated efficiency methods -- mixture-of-experts (MoE), speculative decoding, and complex retrieval-augmented generation (RAG) -- were built for hyperscale providers with vast infrastructure and elite teams. Outside that context, their benefits collapse into overhead, fragility, and wasted carbon. The result is that a handful of Big Tech companies benefit, while thousands of hospitals, schools, governments, and enterprises are left without viable options. We argue that the next frontier is not greater sophistication at scale, but robust simplicity: efficiency that thrives under modest resources and minimal expertise. We propose a new research agenda: retrofitting pretrained models with more efficient architectures without retraining, inventing lightweight fine-tuning that preserves alignment, making reasoning economical despite long chains of thought, enabling dynamic knowledge management without heavy RAG pipelines, and adopting Overhead-Aware Efficiency (OAE) as a standard benchmark. By redefining efficiency to include adoption cost, sustainability, and fairness, we can democratize LLM deployment -- ensuring that optimization reduces inequality and carbon waste rather than amplifying them.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は必要不可欠なものとなっているが、最もよく知られた効率の手法であるMix-of-experts (MoE)、投機的復号化、複雑な検索強化世代 (RAG) は、巨大なインフラとエリートチームを持つハイパースケールプロバイダ向けに構築されている。 その文脈以外では、それらの利点はオーバーヘッド、脆弱、無駄な炭素に崩壊します。 その結果、少数のビッグテック企業が恩恵を受けており、何千もの病院、学校、政府、そして企業は、実現可能な選択肢のないまま残されている。 次のフロンティアは、スケールにおけるより高度な技術ではなく、堅牢なシンプルさ、すなわち、控えめなリソースと最小限の専門知識の下で成長する効率である、と私たちは主張する。 我々は,事前学習されたモデルを,より効率的なアーキテクチャで再調整し,アライメントを維持する軽量な微調整を考案し,長い思考の連鎖にもかかわらず経済的に理性を持たせること,重いRAGパイプラインを使わずに動的知識管理を可能にすること,OAE(Overhead-Aware Efficiency)を標準ベンチマークとして採用すること,という新たな研究課題を提案する。 導入コスト、持続可能性、公平性を含む効率を再定義することで、LLMのデプロイメントを民主化できます。

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