ML Compass: AIモデルのデプロイメントにおけるトレードオフの最適化

この論文は、AIのデプロイメントにおける重要な問題、つまりモデルの能力と実際のデプロイメントにおける考慮事項（コスト、コンプライアンス、ユーザーユーティリティ）とのギャップに対処しています。システムレベルの視点を考慮し、モデル選択を制約付き最適化として扱うフレームワーク、ML Compassを提案しています。このフレームワークの斬新さは、さまざまな要素を組み込み、デプロイメントを意識した推奨事項を提供できる点にあります。これは、実際のアプリケーションにとって非常に重要です。ケーススタディは、フレームワークの実用的な価値をさらに検証しています。

• •AIモデル選択における能力とデプロイメントのギャップに対処。
• •モデル選択の制約付き最適化のためのフレームワーク、ML Compassを提案。
• •ユーザーユーティリティ、デプロイメントコスト、コンプライアンス要件を考慮。
• •能力のみのランキングとは異なる、デプロイメントを意識した推奨事項を提供。
• •会話型およびヘルスケア設定でのケーススタディでフレームワークを検証。