- LLMの能力向上により、一般的な活動の範囲を広げ、自律的に行えるようになっている。
- 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を紹介し、LMプログラムの効率化を図っている。
- SGLangは、フロントエンドの言語とバックエンドのランタイムから構成され、両者は別々または連携して最適なパフォーマンスを発揮できる。
- SGLangはPythonのライブラリと制御フローと連携し、自然な構文を使用して高度なプロンプト処理を構築できる。
研究チームが提案したSGLangは、LMプログラムの実行速度を向上させるために設計されており、両者は別々または連携して最適なパフォーマンスを発揮できる。また、SGLangはPythonのライブラリと制御フローと連携し、自然な構文を使用して高度なプロンプト処理を構築できる。これにより、LMプログラムのプログラミングが容易になります。