- LLMのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化するために、プロンプトエンジニアリング、検索拡張、ファインチューニング、モデルの剪定、量子化、蒸留、負荷分散、シャーディング、およびキャッシングなどの技術を使用する
- John AllardとColin JarvisによるOpenAI DevDayの「LLMパフォーマンス最大化のための技術に関する調査」は、LLMアプリケーションのパフォーマンスを向上させるための様々な技術とベストプラクティスについて素晴らしい概要を提供
- LLMの知識を向上させるためのプロンプトの調整、外部データの組み込み、およびベースモデルの修正が重要
- LLMの一般的なパフォーマンスを向上させるためには、推論時間を最適化し、リソースの効率的な使用を考慮することが重要
- 大規模なLLMを拡張するための負荷分散、モデルシャーディング、およびキャッシングなどの技術が必要
私の考え:
LLMの最適化には様々な重要な技術が存在し、パフォーマンスとスケーラビリティの向上に役立つ。特に、プロンプト調整やモデルの最適化などが重要であり、効果的な適用によって良好な結果が得られる。また、推論時間の最適化やモデルのスケーリング技術も重要であり、適切なリソースの管理が必要となる。
元記事: https://www.kdnuggets.com/optimizing-your-llm-for-performance-and-scalability