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PDFでLLMの速度を最適化するには？

2025-08-23

1.3 K

PDF内のLLMのパフォーマンスを向上させる3つのソリューション

パフォーマンスのボトルネックには、次のような最適化戦略を用いることができる：

モデルの選択Q8によって定量化された135Mパラメトリックモデルが優先され、推論速度は約5秒/トークンである。
機器構成ブラウザはWebAssemblyアクセラレーションサポートを有効にする必要があります。
インタラクションの最適化プロンプトを50ワード以内に抑え、他のCPUを占有するアプリを閉じる！

深い最適化技術：

メモリ割り当てを調整するために、generatePDF.pyのchunk_sizeパラメータ(デフォルト4096)を変更します。
Chromeの代わりにFirefoxを使うと、asm.jsの実行効率が良くなるかもしれない
ブラウザのabout:configでjavascript.options.asm_jsスイッチを有効にする。

この答えは記事から得たものである。llm.pdf：大規模言語モデルをPDFファイルで実行する実験的プロジェクトについて

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