Model-based Programming: Redefining the Atomic Unit of Programming for the Deep Learning Era

要約

本稿では、深層学習モデルを実世界のアプリケーションに適用する際に内在する課題に対処するために設計された、新しいプログラミングパラダイムであるモデルベースプログラミングを紹介・探求する。近年、深層学習モデルが様々なタスクで大きな成功を収めているにもかかわらず、実際のビジネスシナリオへの展開は、複雑なモデル学習、大規模な計算リソース要件、既存のプログラミング言語との統合問題など、依然として困難を抱えている。これらの課題を改善するために、我々は「モデルベースプログラミング」という概念を提案し、モデル中心のプログラミングパラダイムに合わせた新しいプログラミング言語「M Language」を発表します。M言語では、モデルを基本的な計算単位として扱うため、開発者はモデルの読み込み、微調整、評価、展開といった重要な作業に集中することができ、深層学習アプリケーションの作成効率を向上させることができます。この革新的なプログラミングパラダイムが、深層学習技術の広範な応用と発展を促し、モデル駆動の未来に向けた強固な基盤を提供するものと確信しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces and explores a new programming paradigm, Model-based Programming, designed to address the challenges inherent in applying deep learning models to real-world applications. Despite recent significant successes of deep learning models across a range of tasks, their deployment in real business scenarios remains fraught with difficulties, such as complex model training, large computational resource requirements, and integration issues with existing programming languages. To ameliorate these challenges, we propose the concept of ‘Model-based Programming’ and present a novel programming language – M Language, tailored to a prospective model-centered programming paradigm. M Language treats models as basic computational units, enabling developers to concentrate more on crucial tasks such as model loading, fine-tuning, evaluation, and deployment, thereby enhancing the efficiency of creating deep learning applications. We posit that this innovative programming paradigm will stimulate the extensive application and advancement of deep learning technology and provide a robust foundation for a model-driven future.

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