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Este artículo es una encuesta que ofrece un análisis exhaustivo de las metodologías de servicio eficiente para modelos lingüísticos generativos a gran escala (LLM). Se centra en el alto consumo de recursos computacionales y el uso de memoria que dificultan la eficiencia de la implementación de LLM y abarca una amplia gama de soluciones, desde modificaciones de algoritmos hasta cambios en el diseño del sistema. Aborda la mejora de la eficiencia del servicio en escenarios que requieren baja latencia y alto rendimiento desde la perspectiva de los sistemas de aprendizaje automático (MLSys), y busca proporcionar a investigadores y profesionales la información necesaria para superar las barreras a la implementación de LLM y transformar el futuro de la IA.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proporciona una comprensión integral de varias técnicas (optimización de algoritmos, mejora del diseño de sistemas, etc.) para mejorar la eficiencia del servicio LLM.
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Proporciona a investigadores y profesionales conocimientos prácticos necesarios para superar los desafíos de la distribución de LLM.
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Proporciona una imagen clara del estado actual y la dirección futura del sector de servicios de LLM eficiente.
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Limitations:
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Este artículo es un estudio que analiza exhaustivamente los estudios existentes sin proponer nuevos algoritmos o sistemas específicos.
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Es posible que falte un análisis detallado de arquitecturas o aplicaciones LLM específicas.
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Debido a los rápidos avances tecnológicos, pueden aparecer nuevos resultados de investigación después de la publicación de un artículo, lo que hace que el contenido sea menos actual.
