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Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems

Created by
  • Haebom

作者

Xupeng Miao, Gabriele Oliaro, Zhihao Zhang, Xinhao Cheng, Hongyi Jin, Tianqi Chen, Zhihao Jia

概要

本論文は、生成型大規模言語モデル(LLM)の効率的なサービング方法論の深い分析を提供するアンケート論文です。観点からアプローチし、LLM展開の障壁を克服し、AIの未来を再編するために必要な洞察を研究者や実務者に提供したいと思います。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMサービス効率を向上させるためのさまざまな技術(アルゴリズムの最適化、システム設計の改善など)の包括的な理解を提供します。
研究者や実務者にLLMの展開の難しさを克服するために必要な実用的な洞察を提供します。
効率的なLLMサービング分野の現状と将来の方向性の明確な写真提示
Limitations:
本論文自体は、具体的な新しいアルゴリズムやシステムを提案せずに既存の研究を総合的に分析するのにとどまるアンケートである。
特定のLLMアーキテクチャやアプリケーションの詳細な分析が不足する可能性があります。
技術の急速な発展により、論文発表後に新たな研究結果が登場し、内容の視認性が低下する可能性がある。
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