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アップルがメモリ容量が限られたデバイス上で効率的な大規模言語モデルの推論を実現
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アップルがメモリ容量が限られたデバイス上で効率的な大規模言語モデルの推論を実現
3つの要点 ✔️ 搭載するメモリ(DRAM)をオーバーするサイズの大規模言語モデルの推論を実行する方法を提案 ... 3つの要点 ✔️ 搭載するメモリ(DRAM)をオーバーするサイズの大規模言語モデルの推論を実行する方法を提案 ✔️ フラッシュメモリに保存されたモデルパラメータのうち、目下の推論に必要な最小限のモデルパラメータだけをDRAMに高速に転送するため、windowingとrow-column bundlingを提案 ✔️ 大規模言語モデルのモデルパラメータの半分しかDRAMに載らない場合において、提案手法は、素朴な方法に比べ、CPUでは4-5倍、GPUでは20-25倍の高速化を達成 LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory written by Keivan Alizadeh, Iman Mirzadeh, Dmitry Belenko, Karen Khatamifard, Mins