UCバークレーの研究者たちは、LLMCompilerを紹介しました：LLMの並列関数呼び出しパフォーマンスを最適化するLLMコンパイラ

『UCバークレーの研究者が紹介する、LLMCompiler LLMコンパイラによる並列関数呼び出し性能の最適化』

以下は、UCバークレー、ICSI、およびLBNLの研究チームが開発したLLMCompilerというフレームワークです。このフレームワークは、LLMの効率と精度を向上させるために設計されており、マルチファンクションコーリングタスクの遅延と不正確さを解決します。LLMCompilerは、LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータのコンポーネントを通じて関数呼び出しの並列実行を可能にします。

LLMCompilerは、マルチファンクションタスクにおける効率と精度を向上させるLLMのフレームワークです。LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータから構成されるLLMCompilerは、ベンチマーキングにおいてReActやOpenAIの並列関数呼び出し機能よりも優れた性能を発揮し、一貫したレイテンシの高速化と精度の改善を示します。LLAMA-2やOpenAIのGPTモデルのようなオープンソースモデルと互換性があり、LLMの知識の限界や算術スキルなどの制約に対処し、関数呼び出しの実行に最適化されたソリューションを提供します。このフレームワークはオープンソースであり、さらなる研究と開発を容易にします。

LLMの進化により、コンテンツ生成の能力を超えて関数呼び出しの実行が可能になりました。LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータから構成されるLLMCompilerは、関数呼び出しのオーケストレーションを最適化します。ベンチマーキングの結果、ReActやOpenAIの並列関数呼び出しと比較して一貫したレイテンシ、コスト、精度の改善が示されました。

LLMCompilerは、LLMにおける関数呼び出しの並列化を可能にするフレームワークです。LLMプランナー、タスクフェッチングユニット、エグゼキュータから成り立っており、LLMプランナーは実行戦略を策定し、タスクフェッチングユニットはタスクをディスパッチして更新し、エグゼキュータはそれらを並列実行します。LLAMA-2やOpenAIのGPTなどのオープンソースモデルと互換性があり、LLMにおけるマルチファンクション呼び出しタスクを効率的にオーケストレーションするLLMCompilerは、ReActに比べてレイテンシの高速化、コスト削減、精度の改善を実現します。動的なリプランニングをサポートすることで適応的な実行が可能であり、オープンソースのフレームワークはLLMにおけるマルチファンクション呼び出しタスクの効率的なオーケストレーションを提供します。

• UCLAとCMUの研究者が、優れた中程度範囲の天気予報のためのスキルと信頼性のあるスケーラブルなトランスフォーマーニューラルネットワーク「ストーマー」を紹介しました
• Google DeepMindの研究者は、言語モデル（LM）のコード駆動型推論を改善するためのシンプルで驚くほど効果的な拡張機能である「Chain of Code（CoC）」を提案しました
• Google Researchがジェネレーティブな無限語彙トランスフォーマー（GIVT）を発表 – AIにおける先駆的な実数値ベクトルシークエンス

複雑な依存関係や動的なリプランニングのニーズを含むさまざまなタスクでベンチマークが行われ、LLMCompilerは一貫してReActを上回りました。レイテンシの高速化で最大3.7倍、コスト削減で最大6.7倍、精度の改善で9%の向上を実現しました。Game of 24のベンチマークでは、LLMCompilerはTree-of-Thoughtsに比べて2倍の高速化を達成し、OpenAIの並列関数呼び出し機能を最大1.35倍のレイテンシの向上で上回りました。オープンソースのコードは、さらなる探索と開発を容易にします。

LLMCompilerは、LLMにおける並列関数呼び出しの効率、コスト、精度を大幅に改善する有望なフレームワークです。既存のソリューションを上回り、LLMを使用した大規模タスクの効率的かつ正確な実行の可能性を秘めています。そのオープンソースの性質により、利点を活用したい開発者にとってもアクセス可能です。

LLMに焦点を当てたオペレーティングシステムの観点から、LLMCompilerをさらに探求することが推奨されます。計画と実行のレイテンシを考慮しながら、LLMCompilerによるスピードアップの可能性を調査することが望まれます。LLMCompilerに並列関数呼び出しを組み込むことは、LLMを使用した複雑なタスクの効率的な実行に有望です。LLMCompilerの継続的な開発と探求は、LLMベースのソフトウェアの進展に貢献することができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!