LLMオーケストレーションされたAIシステムにおけるエネルギー効率を考慮したデータ駆動型モデル選択

この記事は、大規模言語モデル（LLM）によってオーケストレーションされたAIシステム内でのモデル選択の最適化に焦点を当てた研究論文について議論している可能性が高いです。主な焦点はエネルギー効率であり、研究がパフォーマンスを維持しながらエネルギー消費を最小限に抑えるモデルを選択する方法を模索していることを示唆しています。データ駆動型手法の使用は、研究がモデル選択を通知するためにデータを利用していることを意味し、潜在的にはモデル特性のトレーニングまたは分析を通じて行われます。