대규모 언어 모델의 자원 소비 위협

Resource Consumption Threats in Large Language Models

제한적이고 비용이 많이 드는 컴퓨팅 인프라를 고려할 때, 자원 효율성은 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 요구 사항입니다. 효율적인 LLM은 서비스 제공업체의 서비스 용량을 늘리고 사용자에게 지연 시간을 줄이며 API 비용을 절감합니다. 최근의 자원 소비 위협은 과도한 생성으로 이어져 모델 효율성을 저하시키고 서비스 가용성과 경제적 지속 가능성에 부정적인 영향을 미칩니다. 본 연구는 대규모 언어 모델의 자원 소비 위협에 대한 체계적인 검토를 제공합니다. 또한, 본 연구는 해당 분야의 범위를 명확히 하고, 위협 발생부터 메커니즘 이해 및 완화에 이르는 전체 프로세스를 조사함으로써, 이 신흥 분야에 대한 통합적인 관점을 제시합니다. 본 연구의 목표는 이 신흥 분야의 문제점을 명확히 하여, 문제 해결 및 완화를 위한 기반을 마련하는 것입니다.

Given limited and costly computational infrastructure, resource efficiency is a key requirement for large language models (LLMs). Efficient LLMs increase service capacity for providers and reduce latency and API costs for users. Recent resource consumption threats induce excessive generation, degrading model efficiency and harming both service availability and economic sustainability. This survey presents a systematic review of threats to resource consumption in LLMs. We further establish a unified view of this emerging area by clarifying its scope and examining the problem along the full pipeline from threat induction to mechanism understanding and mitigation. Our goal is to clarify the problem landscape for this emerging area, thereby providing a clearer foundation for characterization and mitigation.