大型言語モデル（LLM）のためのSW/HW共同最適化戦略

大型言語モデル（LLM）のSW/HW共同最適化戦略 魅力的な美容とファッションの世界への道筋

システムのすべてを駆使してLLMsをより速く実行する方法は？-ベストプラクティス

ChatGPT、Llamaなど、主要な大規模言語モデル（LLMs）は、テクノロジー業界を革新し、誰もが影響を受けています。しかし、そのコストは大きな障壁です。OpenAI APIを利用するアプリケーションは、継続的な運用時にかなりの費用が発生します（1,000のプロンプトトークンごとに0.03ドル、1,000のサンプルトークンごとに0.06ドル）。

コスト削減のため、企業は自社のLLMsをホストする傾向にあります。費用はモデルのサイズによって大きく異なります（100〜200Bパラメータを持つより大きなLLMsは、7〜15Bパラメータを持つより小さなLLMsに比べて約10倍のコストがかかることがあります）。このトレンドは、AIチップレースを加速させ、主要なテクノロジー企業が自社のAIチップを開発し、高価なハードウェアへの依存を減らすことを目指しています。

どのようにしてLLMsを実行するための計算能力のすべてを引き出すことができるのでしょうか？この記事では、モデル、ソフトウェア、ハードウェアの3つの要素にわたるLLMの最適化戦略について徹底的な分析を行います。先ほど書いたAI SW/HW共同設計の方法論に続いて、LLM固有のコストとパフォーマンスの最適化についてより詳細な討論を行います。

• 「モダンデータウェアハウス」というテーマ
• 「変化の風を操る：2024年の主要なテクノロジートレンド」
• 指数平滑移動平均の直感的な説明

新しい時代のAI/MLのためのソフトウェア/ハードウェアアーキテクチャの共同設計方法は？

効率的なAI/MLアーキテクチャを設計するための包括的な考え方

towardsdatascience.com

LLMモデルの計算およびメモリ要件は指数関数的に増加していますが、計算およびメモリの能力はより遅い軌道で遅れています（上図参照）。このパフォーマンスのギャップを埋めるために、以下の3つのキー領域で改善策を探ることが重要です：

1. アルゴリズムの改良とモデルの圧縮：クオリティを損なうことなく、計算およびメモリ要件を削減するためのモデルにどのような機能を追加できるか？モデルサイズを縮小するためのLLM量子化技術の最新の進歩は何か？
2. 効率的なSWスタックとアクセラレーションライブラリ：重要な考慮事項は何か…

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