- LLMsは複雑な推論タスク、言語生成、人間の言語解釈において価値の高いツールとなっている
- 研究の資金が増加し、モデル数とトレーニングに使用されるデータ量が大幅に増加している
- 推論とトレーニングコストの増加につながっている
- 推論時の効率的な設計は重要であり、LLMの遅延とパフォーマンスの間にはトレードオフが存在する
- HW-GPT-Benchはハードウェアを考慮に入れた言語モデルスペースのベンチマークで、LLMsの評価と最適化を行う
私の意見: LLMsの効率的な設計とトレーニングは重要であり、ハードウェアを考慮に入れたベンチマークの開発は、環境への負荷を最小限に抑えることや経済的な効率を向上させることに役立つと考えられる。これにより、大規模なAIソリューションの展開が現実的になり、データ処理と解析に依存する産業が経済的な利益を得られる可能性がある。