## Memo ## Memo with LLM ### 論文情報 - **論文のタイトル**: Database is All You Need: Serving LLMs with Relational Queries - **著者と所属**: Wenbo Sun, Ziyu Li, Vaishnav Srinidhi, Rihan Hai - **カンファレンス/ジャーナル名**: International Conference on Extending Database Technology (EDBT) - **発表年**: 2025年 ### 論文概要 本論文は、大規模言語モデル（LLM）のサービング方法として、データベースのリレーショナルクエリを活用したTranSQLというアプローチを提案している。このシステムは、データベースの動的ディスクメモリ管理機能やキャッシュ機能を活用することで、LLMのハードウェア要件とエンジニアリング負荷を削減し、よりアクセシブルなAI技術の提供を目指している。 ### 詳細解説 #### 問題設定 - **入力**: LLMの推論リクエスト - **出力**: LLMの推論結果 - **課題**: LLMのサービングには大量のハードウェアリソースと複雑なエンジニアリング作業が必要 #### 提案手法 TranSQLは以下の特徴を持つシステム： - データベースのリレーショナルクエリを用いてLLMの推論処理を実行 - 動的なディスクメモリデータ管理機能を活用 - キャッシュ機能を利用したパフォーマンス最適化 - 既存のデータベースシステム上で動作する移植性 #### 新規性 従来のLLMサービングフレームワークと異なり、リレーショナルデータベースの既存機能を活用することで、専用のハードウェアや複雑なシステム構築を不要にする点が新しい。 #### 実験設定 論文の詳細な実験設定については、PDFの完全版を確認する必要がある。 #### 実験結果 限られた情報では具体的な数値は確認できないが、TranSQLがコスト効率的で拡張可能なソリューションとして評価されていると報告されている。 *注: この解説は利用可能な限られた情報に基づいて作成されており、詳細な技術内容については論文の完全版を参照することを推奨します。* ## Abstract 本論文は、高度なAI技術をよりアクセシブルにするためのコスト効率的で移植可能かつ拡張可能なアプローチであるTranSQLを紹介している。このシステムは、動的ディスクメモリデータ管理とキャッシュなどのデータベース機能を活用することで、LLMサービングのハードウェアおよびエンジニアリング要件を削減する。