Core Concepts
대형 언어 모델을 모바일 사용자에게 효율적으로 제공하기 위한 협력적 프레임워크의 중요성
Abstract
빠르게 발전하는 대형 언어 모델과 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서, 사용자 데이터와 모델 어댑터를 서버와 공유하여 성능 최적화
DASHF 알고리즘을 중심으로 협력적 모델 훈련 방법론 소개
사용자가 초기 레이어를 훈련하고 서버가 후속 레이어를 훈련하는 협력적 훈련 접근 방식
ECR을 통한 사용자 서비스 경험-비용 비율의 중요성
DASHF 알고리즘의 효과적인 성능을 시뮬레이션을 통해 입증
Stats
사용자와 서버의 GPU 리소스 활용률은 0.55
모바일 사용자의 최대 GPU 계산 속도는 19.58 TFLOPs
서버의 최대 GPU 계산 속도는 1372.8 TFLOPs
Quotes
"사용자와 서버 간의 협력적 훈련을 통해 제한된 계산 및 통신 자원의 도전을 해결합니다."
"DASHF 알고리즘은 이러한 노력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다."