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Optimizing Large Language Models: Metrics, Energy Efficiency, and Case Study Insights

Created by
  • Haebom

저자

Tahniat Khan, Soroor Motie, Sedef Akinli Kocak, Shaina Raza

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 도입으로 인한 에너지 소비 및 탄소 배출 증가 문제를 해결하기 위해 에너지 효율적인 최적화 기법을 LLM 배포에 통합하는 방안을 탐구합니다. 전략적 양자화와 로컬 추론 기법을 사용하여 LLM의 탄소 발자국을 크게 줄이는 사례 연구 및 프레임워크를 제시하며, 이러한 방법이 에너지 소비 및 탄소 배출을 최대 45%까지 줄일 수 있음을 실험 결과를 통해 보여줍니다. 이는 정확성과 응답성을 유지하면서 AI의 지속가능성을 달성하기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

시사점, 한계점

시사점:
전략적 양자화와 로컬 추론 기법을 통해 LLM의 에너지 소비 및 탄소 배출을 최대 45%까지 감소시킬 수 있음을 보여줌.
자원 제약 환경에서도 LLM의 효율적인 운영을 가능하게 하는 실용적인 방법 제시.
AI의 지속가능성을 위한 실행 가능한 전략을 제공.
한계점:
제시된 방법의 효과는 특정 LLM과 환경에 따라 달라질 수 있음.
다양한 LLM 아키텍처 및 작업에 대한 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
양자화 및 로컬 추론 기법 적용에 따른 정확도 저하에 대한 추가적인 분석 필요.
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