Efficient LLM（Awesome-Efficient-LLM）

AI/ML
Efficient LLM（Awesome-Efficient-LLM）

Efficient LLM（Awesome-Efficient-LLM）

大規模言語モデル（LLM）や視覚言語モデル（VLM）の効率化に関する論文・手法を集めたキュレーションリポジトリ。量子化、スパース化、蒸留、低ランク分解、KVキャッシュ圧縮、推測デコードなど、計算効率・メモリ効率・推論高速化に関するトピックを体系的にまとめている（300字程度）。 >>>>>>> 6a66d2431943c577b368b609165be719651b3c6b

https://github.com/MAC-AutoML/Awesome-Efficient-LLM

概要

<<<<<<< HEAD （リポジトリの概要を300字程度で説明）

Awesome-Efficient-LLM は、LLM と VLM の「効率化」に関する手法・論文をまとめたキュレーションリポジトリです。目次は Sparsity/Pruning、Quantization（LLM/VLM 別）、Knowledge Distillation、Low-Rank Decomposition、KV Cache Compression、Speculative Decoding といったトピックに分かれており、各トピック配下に該当論文や実装へのリンクを整理する構成になっています。実装ファイルは README.md を中心に据えたシンプルな構成で、最新の研究動向を俯瞰して把握したい研究者やエンジニアに有益な出発点を提供します。

本リポジトリ「Awesome-Efficient-LLM」は、大規模言語モデルや視覚言語モデルの「効率化」に焦点を当てた論文・手法の索引（アウェサムリスト）です。スパース化（剪定）、量子化（低精度化）、知識蒸留、低ランク分解、KVキャッシュ圧縮、推測デコードといった主要なカテゴリごとに関連論文や技術を整理しており、研究者やエンジニアが効率化手法の全体像を把握するための入門的なリソースとなります。実装コードへのリンクや比較、実用化の観点よりも“どの技術が存在するか”を網羅的に示すことを目的としており、モデルの推論コスト削減やデプロイを考える際の参考資料として役立ちます。

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GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 7
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

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  • LLM/VLM の効率化を主題にした論文と手法の体系的リスト
  • スパース化、量子化、蒸留、低ランク分解、KVキャッシュ圧縮、推論高速化などをカバー
  • トピック別の目次で必要な技術領域へ素早くアクセス可能
  • README 中央集約型で最新研究を簡潔に参照できる

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

本リポジトリは「計算負荷とメモリ使用量を下げつつ性能を維持する」ための複数アプローチを整理しています。スパース化／プルーニングは不要な重みやニューロンを削減し、演算量とメモリを削る手法で、構造的／非構造的スパースのトレードオフや再学習（fine-tuning）による性能回復が重要です。量子化は表現精度を低ビットに下げることでメモリとキャッシュ効率を改善し、8/4/2ビットといった低精度実装や混合精度により推論コストを劇的に削減できます（LLM向けとVLM向けで量子化の感度が異なります）。知識蒸留は大規模モデル（教師）から小型モデル（生徒）へ性能を移し、実用的な推論コストを下げる道筋を与えます。低ランク分解は重み行列を近似してパラメータ数と演算量を削減する線形代数的手法で、モデル構造に応じた分解戦略が鍵です。KV キャッシュ圧縮は自己回帰推論時の履歴保持コストを削る技術で、長文や多数トークン生成時のメモリ問題を緩和します。最後に Speculative Decoding のような推論アルゴリズム最適化は、複数候補を先読みして高速化を図る手法で、ハードウェア特性や確率的挙動との整合性が重要です。これらの手法は単独でも有効ですが、実環境では組み合わせることでより高い効率化効果を得られます。ハードウェア（GPU/TPU/専用推論アクセラレータ）やライブラリ対応状況も実用上の選択に大きく影響します。

  • 体系化されたカテゴリ分け：スパース化、量子化、蒸留、低ランク分解、KVキャッシュ、推測デコードなど主要トピックを網羅。
  • 論文中心のキュレーション：手法理論やアプローチ別に論文をリスト化しており、研究の出発点として有用。
  • LLMとVLMの両方に言及：テキスト中心のLLMだけでなく、視覚言語モデルの量子化なども含む点が特徴。
  • シンプルな構成：README主体の軽量リポジトリで、閲覧性が高く初心者にも参照しやすい。

技術的なポイント

本リポジトリがカバーする技術群は、大きく分けて「モデルの構造的削減」と「表現の軽量化／高速化」に分類できます。構造的削減としてはスパース化（重みや活性化の剪定）や低ランク分解があり、計算量やメモリ帯域を直接削減します。スパース化はパラメータの削除によりモデルサイズを減少させる一方、ハードウェア上での効率化は非ゼロ要素の管理コストや専用ライブラリの有無に依存します。低ランク分解は重み行列を分解して演算コストを削減し、蒸留手法と組み合わせることで性能低下を抑えたまま圧縮が可能です。

表現の軽量化は主に量子化（Quantization）に集約され、FP32からFP16、INT8、さらには8ビット以下の行列・トークン表現への変換が進んでいます。LLM向け量子化は精度保持のためのスケーリング、混合精度、層ごとの最適化や専用量子化アルゴリズムを必要とし、VLMでは画像特徴量やマルチモーダル融合点の扱いが追加で課題になります。KV（Key-Value）キャッシュ圧縮は、生成時のメモリボトルネックを直接狙った改善で、長文生成やコンテキスト拡大に対して有効です。例えばKVの低ランク化や量子化により、推論時のメモリ消費と帯域を下げられます。

推測デコード（Speculative Decoding）は、複数モデルを協調させて高速化する工夫で、軽量な「プルーニング済み」モデルや量子化モデルを利用して候補を素早く生成し、後続の高精度モデルで検証・修正する手法が主流です。これによりトークン毎のレイテンシ改善と総合的な計算削減が期待できます。総じて、このリポジトリは「どの手法がどのボトルネックに効くか」を整理しているため、実運用でのトレードオフ（精度対コスト、ハードウェア互換性、実装難度）を検討する際のロードマップになります。

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プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

まとめ

<<<<<<< HEAD （総評を50字程度で）

効率化技術を網羅的に整理した研究・実装の玄関口。実運用研究に有用。

LLMの効率化手法を幅広く整理した入門的キュレーション。研究の出発点に最適。

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リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Awesome-Efficient-LLM

Toxonomy and Papers

Sparsity and Pruning

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