LLMOps를 재평가하는 악성거래 및 AML: 규제등급 LLM 서비스 스택 구축

악성거래 및 Money Laundering(AML) 검출은 대규모 언어 모델(LLM)의 고가치 도메인 중 하나입니다. 그러나 이들은 일반적인 채팅 작업로드와 달리 서비스 요구 사항이 크게 다릅니다. 규제 요청은 종종 전위-heavy, 스키마-제한적이고 증거-부하되는 특성을 나타냅니다. 이러한 속성은 전위 재사용, KV 캐시 효율성, 런타임 튜닝, 모델 오케스트레이션 및 출력 검증이 첫 번째 시스템 문제가 됩니다. 이 논문은 악성거래 및 AML 작업로드를 위한 작업-감각 LLMOps 스택을 소개합니다. 이 스택은 Meta Llama 및 Alibaba Qwen과 같은 자체 호스트 오픈 가중 모델을 사용합니다. 작업-감각 LLMOps 스택은 vLLM-style 런타임 튜닝, PagedAttention, 자동 전위 캐싱, 다중 어댑터 서비스, 어댑터 및 전위 길이-감각 배치, 슬립/와이클라이프 관리, 예측적 디코딩 및 옵션 프리필/디코딩 분리화를 포함합니다.

2026년 5월 13일 AI 자동 생성

#arXiv #Meta #Llama #Qwen

LLMOps를 재평가하는 악성거래 및 AML

작업-감각 LLMOps 스택

이 논문은 악성거래 및 AML 작업로드를 위한 작업-감각 LLMOps 스택을 소개합니다. 이 스택은 Meta Llama 및 Alibaba Qwen과 같은 자체 호스트 오픈 가중 모델을 사용합니다. 작업-감각 LLMOps 스택은 vLLM-style 런타임 튜닝, PagedAttention, 자동 전위 캐싱, 다중 어댑터 서비스, 어댑터 및 전위 길이-감각 배치, 슬립/와이클라이프 관리, 예측적 디코딩 및 옵션 프리필/디코딩 분리화를 포함합니다.

공개된 합성 AML 데이터셋을 사용한 실험

공개된 합성 AML 데이터셋을 사용하여 실험을 수행했습니다. 이 데이터셋은 IBM AML 및 SAML-D를 포함합니다. 실험 결과, 작업-감각 LLMOps 스택은 612-650 요청/시간에서 3,600 요청/시간으로 통과율을 개선하고, 31-38 초에서 6.4-8.7 초로 P99 지연 시간을 줄였습니다. GPU 활용도도 12%에서 78%로 증가했습니다.

결론

이 연구는 악성거래 및 AML 검출을 위한 대규모 언어 모델(LLM)의 성능이 작업-설계, 서비스 최적화 및 품질 검증 문제임을 보여줍니다. 이러한 도메인에서 LLM의 성능을 개선하기 위해서는 작업-감각 LLMOps 스택을 사용하여 서비스를 최적화하고, 품질 검증을 수행해야 합니다.

원문 보기 arXiv AI

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