要約：
- LLM（Large Language Models）は高度な言語理解を持ち、AIエージェントが自然言語プロンプトを介してLLMsとコラボレーションしてタスクを完了するアプリケーション開発に革新をもたらしている。
- LLMベースのアプリケーションは複数のAPI呼び出しを必要とし、複雑なワークフローを作成する。
- ParrotはLLMアプリケーションを第一級市民として扱うLLMサービスシステムであり、Semantic Variablesを使用してアプリケーションレベルの情報を保持し、最適化を実現する。
- Parrotは生産およびオープンソースのLLMベースのアプリケーションで11.7倍の高速化と12倍のスループット向上を達成し、エンドツーエンドのパフォーマンスを最適化する。
感想：
ParrotはLLMアプリケーションのパフォーマンスを最適化するために、個々のリクエストに焦点を当てるのではなく、それらを第一級市民として扱うことで新たな最適化機会を提供しています。Semantic Variablesの導入により、LLMリクエスト間の依存関係と共通点が明らかになり、最適化の可能性が広がります。ParrotはLLMベースのアプリケーションを最大11.7倍向上させることができることが評価によって示されています。このアプローチは、LLMアプリケーションにおけるエンドツーエンドのパフォーマンスの公正性を確保するなど、スケジューリング機能の向上に向けた新たな研究方向を切り開いています。