- LLMの能力向上により、自律的な一般的な活動の幅が広がった
- 既存のLMプログラムの表現と実行方法は効率的であるが改善の余地がある
- Stanford大学、UC Berkeley、上海交通大学、Texas A&M大学の研究者らがSGLangを導入し、LMプログラムの実行を高速化する取り組み
- SGLangには、並列処理と生成を制御するプリミティブが備わっており、Pythonライブラリと制御フローと連携
- RadixAttentionや圧縮有限状態機械など、効率的な実行と高速なデコーディングを実現する新しい最適化手法が提案された
- SGLangを使用した多呼び出しプログラム向けに最適化されたAPI専用モデルも紹介された
- SGLangは既存のプログラムや推論システムを6.4倍のスループットで上回ることが示された
研究チームは、SGLangに関連する多くの革新的な手法を提案し、LMプログラムの実行効率性を向上させる可能性がある。