Architectural Foundations for the Large Language Model Infrastructures

要約

大規模言語モデル (LLM) インフラストラクチャの開発は、人工知能において極めて重要な取り組みです。
このペーパーでは、LLM インフラストラクチャ、ソフトウェア、およびデータ管理の複雑な状況について説明します。
これらのコアコンポーネントを分析することで、LLM 開発を成功させるために重要な重要な考慮事項と安全策を強調します。
この研究は、堅牢で効果的な LLM インフラストラクチャの構築に固有の課題と戦略を簡潔にまとめており、研究者と実務者の両方に貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

The development of a large language model (LLM) infrastructure is a pivotal undertaking in artificial intelligence. This paper explores the intricate landscape of LLM infrastructure, software, and data management. By analyzing these core components, we emphasize the pivotal considerations and safeguards crucial for successful LLM development. This work presents a concise synthesis of the challenges and strategies inherent in constructing a robust and effective LLM infrastructure, offering valuable insights for researchers and practitioners alike.

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