5つのリソースカテゴリー：大規模言語モデルのリソース効率を向上させる方法、超詳細なレビューはこちら

近年、OpenAI の GPT-3 などの大規模言語モデル (LLM) は、人工知能の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは、膨大なパラメータ数（たとえば 1,750 億）を誇り、複雑さと機能の飛躍的な向上を実現します。 LLM の開発傾向はモデルサイズの増大へと向かっており、これらのモデルは、インテリジェント チャットボットから複雑なデータ分析、さらには多分野にわたる研究に至るまで、さまざまなアプリケーションでますます広く使用されるようになっています。ただし、モデル サイズが指数関数的に増加すると、特にコンピューティング、エネルギー、メモリの面で膨大なリソースが必要になります。

これらのリソースの量が膨大であるため、特に学術研究室や医療分野などのリソースが限られた環境では、このような大規模なモデルをトレーニングまたは展開するにはコストがかかります。さらに、これらのモデルのトレーニングには GPU の集中的な使用が必要になるため、特に電力消費と炭素排出量の面で環境への影響も懸念されています。リソースが限られた環境でこれらのモデルを効果的に展開および適用する方法が差し迫った問題となっています。

エモリー大学、バージニア大学、ペンシルベニア州立大学の研究チームは、現在のLLM分野の最新の研究を包括的に整理・分析し、モデルリソースの効率性を向上させるさまざまな技術を体系的にまとめ、今後の研究の方向性について詳細な議論を行いました。これらの作業は、LLM のライフサイクル全体 (事前トレーニング、微調整、ヒントなど) をカバーしているだけでなく、さまざまなリソース最適化方法の分類と比較、評価メトリックとデータセットの標準化も含まれます。このレビューの目的は、リソースが限られた環境で大規模な言語モデルを効果的に開発および展開できるように、学者や実務者に明確なガイドラインの枠組みを提供することです。

論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2401.00625

1. はじめに

リソース効率の高い LLM には、LLM ライフサイクルに関係する主要なリソースを理解する必要があります。このレビューでは、著者らはこれらのリソースを、計算、メモリ、エネルギー、資本、通信コストの 5 つの主要カテゴリに体系的に分類しています。ここでの効率は、入力リソースと出力の比率として定義されます。より効率的なシステムは、より少ないリソースを消費しながら同じレベルの出力を生成します。したがって、リソース効率の高い LLM は、リソースのオーバーヘッドを最小限に抑えながら、これらすべての側面でパフォーマンスと機能を最大化し、より持続可能でアクセスしやすい AI ソリューションを実現することを目指しています。

リソース効率は LLM における重要かつ複雑な領域であり、重大な課題に対処するには革新的なソリューションが必要です。これらのチャレンジには 5 つのレベルがあります。

• モデル レベル: 自己回帰生成の並列性が低いと、大きなレイテンシの問題が発生し、特に大規模なモデルや入力長が長い場合に顕著になり、トレーニングと推論の効率的な処理に影響します。さらに、自己注意層の二次複雑度は入力長とともに大幅に増加し、計算上のボトルネックになります。
• 理論レベル: スケーリングの法則と収穫逓減によれば、モデルが大きくなるにつれて、各パラメータの追加によるパフォーマンスの向上は減少します。さらに、機械学習における一般化と過剰適合に関する理論的な問題も、LLM のリソース効率に課題をもたらします。
• システム レベル: LLM のモデル サイズとトレーニング データセットが非常に大きいため、すべてを単一の GPU/TPU のメモリに配置することは不可能になります。したがって、LLM のトレーニング プロセスを最適化するための複雑なシステム設計が重要になります。
• 倫理的側面: 多くの LLM は大規模で独自のトレーニング データセットに依存しているため、効率を向上させるための特定の手法の適用が制限されます。さらに、多くの高度な LLM はクローズド ソースであるため、モデルの内部動作を深く理解せずに効率を向上させることはより複雑になります。
• 評価指標レベル: LLM の多様性と複雑さにより、包括的な資源効率評価指標の開発には特有の課題が生じます。小規模なモデルに対して 1 つまたは 2 つのリソースを最適化する場合と比較して、LLM では複数の主要リソースを同時に最適化する必要がある多目的の問題が提示されます。

上記の課題に対処するために、このレビューでは以下の貢献を提供します。

• リソース効率の高い LLM テクノロジーの包括的な概要: LLM ライフサイクル全体にわたるさまざまな方法と戦略を網羅し、LLM リソース効率を高めるテクノロジーの包括的な概要が提供されます。
• リソース タイプ別の体系的な分類と分類法: リソース効率の高い LLM 技術を、最適化するリソース タイプに応じて整理するための体系的な分類と分類法が開発されました。
• 評価指標とデータセットの標準化: LLM のリソース効率を評価するために特別に設計された一連の評価指標とデータセットの標準化が提案されています。
• ギャップの特定と将来の研究の方向性: リソース効率の高い LLM を作成する際の現在のボトルネックと未解決の課題を詳細に調査し、将来の研究の潜在的な道を指摘します。

II. リソース効率の高い大規模言語モデルの新しい分類

この調査では、大規模言語モデル (LLM) に関係する主要なリソースを体系的に理解し、最適化するための包括的な分類法を提案します。この分類には、コンピューティング、メモリ、エネルギー、資金、ネットワーク通信の 5 つの主要領域が含まれており、それぞれがリソース利用の異なる側面に対応しています。

1. リソースの分類

• コンピューティング: LLM のトレーニング、微調整、実行に必要な処理能力が含まれます。計算効率の評価には、演算数 (浮動小数点演算など)、アルゴリズムの効率、処理ユニット (GPU や TPU など) の使用率を考慮することが含まれます。
• メモリ: メモリ効率には、必要な RAM とストレージの量が含まれます。特に、数十億のパラメータを持つ LLM では、モデルの重みを保存し、大規模なデータセットを処理するために大量のメモリが必要になります。
• エネルギー: モデルのライフサイクル中に消費される電力を指します。環境への影響と運用コストを考慮すると、エネルギー効率は非常に重要です。これには、ハードウェアの使用率を最適化し、エネルギー効率の高いハードウェアを使用するなど、エネルギー消費を削減する戦略が含まれます。
• 資金調達: 特に小規模な組織や研究者にとって、財源は重要な考慮事項です。これには、ハードウェアの調達コスト、モデルを実行するための電気代、潜在的なクラウド コンピューティング費用が含まれます。
• ネットワーク通信: 分散トレーニングとクラウドベースの展開では、ネットワーク帯域幅と遅延が重要になります。効率的なネットワーク通信とは、分散システム内のノード間、またはクラウドとユーザー間で転送されるデータの量を削減することを意味し、これはトレーニング時間とリアルタイム アプリケーションの応答性に大きな影響を与えます。

2. 技術分類

さらに、このレビューでは、LLM リソース効率を改善するための手法を明確かつ明確に定義されたレベルにグループ化する構造化された分類法を紹介しています。これらには、アーキテクチャ設計、事前トレーニング、微調整、推論、システム設計という 5 つの主要なカテゴリが含まれます。各カテゴリは、効率的な LLM 開発および展開のライフ サイクルにおいて重要な役割を果たします。

• アーキテクチャ設計: Transformer ベースのアーキテクチャと非 Transformer ベースのアーキテクチャに分けて、LLM の構造的基礎を調べます。
• 事前トレーニング: メモリ効率やデータ効率など、LLM 開発の準備段階を確認します。
• 微調整: 事前トレーニング済みモデルの最適化。効率的なパラメータの微調整と完全なパラメータの微調整に分かれています。
• 推論: 運用フェーズでは、モデル圧縮や動的加速などのさまざまな戦略が採用されます。
• システム設計: 展開の最適化やサポート インフラストラクチャなど、システム レベルの考慮事項に重点を置きます。

この分類法は、多様なアプローチと戦略を構造化して微妙なニュアンスまで理解できるようにすることを目的としています。これらの方法と戦略は、LLM の効率と加速を向上させるために使用され、現在の研究分野に対する包括的な視点を提供します。

III. 方法論

1. 大規模言語モデルアーキテクチャの設計における新たな進歩

このレビューでは、大規模言語モデル (LLM) の 2 つの主要なアーキテクチャ設計方向、つまり効率的な Transformer 構造と非 Transformer アーキテクチャに焦点を当てています。

• 効率的な Transformer アーキテクチャ: このカテゴリには、計算要件とメモリ要件を削減する革新的な手法を通じて Transformer モデルを最適化するアーキテクチャが含まれます。たとえば、Reformer は局所性に敏感なハッシュ技術を通じてアテンション メカニズムを改善し、Linear Transformer は線形マッピングを使用して計算の複雑さを軽減します。 AFT や KDEFormer などの他のアプローチでは、さまざまな方法で時間とメモリの効率が大幅に向上します。
• 非トランスフォーマー アーキテクチャ: このカテゴリでは、トランスフォーマーに代わる新しいアーキテクチャについて説明します。たとえば、モジュラー ネットワーク (MoE) テクノロジは複数の特殊モデルを組み合わせて複雑なタスクを処理しますが、Switch Transformer と GLaM はスパース ルーティング テクノロジを使用して、モデル パラメータを増やしながら効率性を維持します。さらに、RWKV のようなアーキテクチャは、Transformer のトレーニング効率と RNN の推論効率を組み合わせています。

これらの革新的な方向性は、LLM のリソース効率を最適化するだけでなく、言語モデル技術の全体的な発展を促進します。

2. 大規模言語モデルの事前学習：効率性と革新性

このレビューでは、速度だけでなく、コンピューティング リソースの最適な利用と革新的なデータ管理にも重点を置いた、GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) の効率的な事前トレーニング戦略について説明します。

• メモリ効率

• 分散トレーニング: モデル トレーニング タスクを複数のノードに割り当てて、トレーニング プロセスを高速化します。データ並列処理 (DP) とモデル並列処理 (MP) は 2 つの主要な戦略です。 DP は初期データセットを分割し、複数のアクセラレータで並列にトレーニングしますが、MP はモデルのレイヤーまたはテンソルを複数のアクセラレータに分散します。
• 混合精度トレーニング: この手法は、16 ビットと 32 ビットの浮動小数点型の両方を使用してディープラーニング モデルのトレーニングを高速化し、特に大規模な言語モデルのトレーニングに役立ちます。

• データ効率

• 重要度サンプリング: この方法は、有益なトレーニング例を優先することでモデルのデータ効率を向上させます。

• データ拡張: 既存のデータの変更されたコピーを作成することで、現在のデータを最大限に活用します。

• トレーニング ターゲット: 事前トレーニング ターゲットの選択は、データ効率を決定するもう 1 つの要素です。これには通常、モデル アーキテクチャ、入力/ターゲットの構築、およびマスキング戦略の設計が含まれます。

これらの戦略を通じて、このレビューでは、リソース効率の高い方法で大規模な言語モデルを事前トレーニングする方法を示すことを目指しています。これにより、トレーニング プロセスが加速されるだけでなく、最先端の LLM の持続可能でコスト効率の高い開発が保証されます。

3. 大規模言語モデルの微調整: パフォーマンスとリソースのバランス

このレビューでは、GPT-4 などの大規模言語モデルを特定のタスクで微調整するための戦略を検討します。これらの戦略は、タスク固有のパフォーマンスの達成とリソース効率の維持との間のバランスを見つけることを目的としています。

• 効率的なパラメータの微調整

• マスキングベースの微調整: モデル パラメータのサブセットのみが更新され、他のパラメータはバックプロパゲーション中に「凍結」またはマスクされます。
• アダプタベースの微調整: 事前トレーニング済みモデルの既存のレイヤー間に追加の軽量レイヤー (アダプタ) を挿入します。微調整中は、元のモデル パラメータは固定されたまま、これらのアダプタ レイヤーのパラメータのみが更新されます。

• 完全なパラメータの微調整: パラメータ効率の高い微調整とは異なり、完全なパラメータの微調整ではすべてのパラメータを変更します。トレーニングにはコストがかかりますが、多くの場合、パラメータ効率の高い方法よりも優れたパフォーマンスを実現できます。ただし、このアプローチは単純なデータセットでは必ずしも効果的ではなく、トレーニング コストと GPU メモリ消費の点で課題があります。

これらの戦略を通じて、このレビューでは、大規模言語モデルのパフォーマンス最適化とリソース制約のバランスを実現するために、方法を微調整する方法を示すことを目指しています。

4. 大規模言語モデル推論：効率と品質の追求

このレビューでは、GPT ファミリーなどの大規模言語モデルの推論フェーズの最適化手法を検討し、高品質の出力を維持しながら計算負荷とメモリ使用量を削減することに重点を置いています。

• モデル圧縮

• プルーニング: 特定のパラメータを削除することでモデルの複雑さを軽減します。これには、構造化プルーニング (ニューロンやチャネルなどの全体的な構造を対象とする) と非構造化プルーニング (個々の重みや接続を対象とする) が含まれます。
• 量子化: モデル内の浮動小数点数を、より少ないビット数 (整数など) の表現に変換して、モデルのストレージ要件を削減し、計算を高速化します。
• 知識の蒸留: 大規模なモデルからよりコンパクトなネットワークに知識を転送して、推論の遅延を減らし、特定のタスク解決機能を強化します。

• 動的加速

• 早期終了: 入力サンプルの処理を簡素化するために使用される、いくつかの基準に基づいてモデルの特定のレイヤーの計算を早期に終了します。

• 入力トリミング: 入力シーケンスの長さを動的に短縮し、コンテンツに基づいて異なる入力タグに異なるコンピューティング リソースを割り当てます。

• タグの並列処理: 投機的実行などの手法を活用して、従来の順次的な方法ではなく、複数のタグを並列に生成します。

これらの戦略を通じて、このレビューでは、リソースの制約とパフォーマンス要件を考慮しながら、実際のアプリケーションに大規模な言語モデルを効率的に展開する方法を示すことを目指しています。

5. 大規模言語モデルのシステム設計：最適化と応用

このレビューでは、GPT ファミリーなどの大規模言語モデルのシステム設計における重要な戦略、特にリソースが限られた環境での効率的な推論について説明します。

• 展開の最適化

• ハードウェア オフロード: 一時的に不要になったデータを高速アクセラレータから、CPU メモリやディスクなどの低速だが大容量のプライマリ ストレージとセカンダリ ストレージに移動することで、大規模な LLM の運用効率を最適化します。効果的なオフロード戦略は、システム全体の効率にとって重要です。
• 共同推論: 複数のユーザーまたはシステムが協力して LLM の推論タスクを完了し、各参加者はコンピューティング能力やデータなどの独自のリソースを提供することで、個々のユーザーまたはシステムの制限を克服し、より効率的で正確な推論を実現します。

• サポートインフラストラクチャ

• ライブラリ: 大規模な分散トレーニングのためのマルチレベル並列戦略を提供する、DeepSpeed、Megatron-LM、Colossal-AI、Mesh-TensorFlow、GPT-NeoX などの有名な大規模言語モデル フレームワークをいくつか紹介します。

• エッジ デバイス: 通常はコンピューティング リソースが限られているエッジ デバイスに LLM を展開する研究動向を調査します。たとえば、エッジ デバイス上の LLM のメモリ要件は、低ランク適応やノイズ対照推定などの手法によって削減されます。

• その他のシステム

• Tabi: 複数の DNN を使用してタスク内の異種クエリを処理することで、LLM の推論遅延を削減するマルチレベル推論エンジンを備えた推論システムを提案しました。

• ほぼ重複した配列の検索: 最小ハッシュ技術を使用して、LLM のほぼ重複した配列の検索の効率とスケーラビリティを向上させます。

これらの戦略を通じて、このレビューでは、さまざまな展開シナリオにおける大規模言語モデルのシステム設計が効率性とスケーラビリティを最大化する方法を示すことを目指しています。

IV. 大規模言語モデルにおけるリソース効率化手法の分類と概要

このレビューでは、さまざまなリソースでの効率を向上させるために大規模言語モデル (LLM) に適用されるさまざまな手法について説明します。これらのリソースには、計算、メモリ、エネルギー、財務コスト、ネットワーク通信が含まれます。各テクノロジーは、LLM リソース効率を最適化する上で重要な役割を果たします。

計算効率

• 直接的な影響: 計算集約型の注意計算を簡素化することでプロセスを高速化する、近似およびハードウェア対応の注意メカニズムを備えたトランスフォーマー アーキテクチャ、重要でない重みやニューロンを削除することで冗長な計算を削減する、非構造化、構造化、コンテキスト プルーニングなど。
• 間接的な影響: データの並列処理と効率的なパラメータの微調整は、それぞれワークロードを分散し、パラメータの更新を減らすことで、間接的に計算効率を向上させます。

メモリ効率

• 直接的な影響: プルーニングと量子化によりモデル サイズが縮小され、メモリが大幅に節約されます。知識蒸留により、より小さなモデルをトレーニングして、より大きなモデルを模倣します。
• 間接的な影響: データとモデルの並列処理などの分散トレーニングにより、複数のデバイス間でのメモリ使用量が効果的に管理され、単一のデバイスへの負担が軽減されます。

エネルギー効率

• 直接的な影響: 構造化されたプルーニングと量子化により、操作数とデータ サイズが削減され、トレーニングと推論のエネルギー消費が削減されます。コンテキスト プルーニングにより、不要な計算が最小限に抑えられ、エネルギーが節約されます。
• 間接的な影響: 近似アテンション メカニズムなど、主に計算効率を重視した手法は、計算負荷を軽減することで間接的にエネルギー節約に貢献します。

財務コスト効率

間接的な影響: 最適化されたトレーニング目標やデータ拡張などのデータ効率化手法は、データの使用を改善し、トレーニング時間を短縮し、コンピューティング リソースの使用を削減する可能性があります。また、早期終了や入力プルーニングなどの動的推論手法は、推論フェーズの計算要件を削減することで、全体的な展開コストを削減できます。

ネットワーク通信の効率

• 直接的な影響: 混合精度トレーニングは、プロセッサ間で通信する必要があるデータのサイズを削減することで、データ転送効率に直接影響します。重みの量子化により、通信中のデータ負荷が最小限に抑えられます。
• 間接的な影響: 協調推論は、データの転送と処理を最適化することでネットワーク通信の効率を向上させます。

これらの戦略を通じて、このレビューでは、複数の手法を通じてさまざまなリソース上の大規模言語モデルの効率を向上させる方法を示すことを目指しています。技術とリソースの詳細な対応については、以下の表をご覧ください。

5. 大規模言語モデル評価データセットとメトリクス

このレビューでは、大規模言語モデル (LLM) のリソース効率を評価するためのさまざまな指標を詳細に分析し、LLM のリソース効率を包括的に理解するための重要なガイダンスを提供します。

計算効率指数

• FLOP: 浮動小数点演算。計算効率を定量化します。
• トレーニング時間: モデルの複雑さを反映して、LLM をトレーニングするために必要な合計時間。
• 推論時間/レイテンシ: LLM が出力を生成するのに必要な時間。実際のアプリケーションでの有用性を評価する上で重要です。
• スループット: LLM がリクエストを処理する効率。1 秒あたりに生成されるトークンの数、またはタスクが完了する速度で測定されます。
• スピードアップ: ベースライン モデルと比較した推論速度の向上。
• メモリ効率メトリック
• パラメータの数: LLM ニューラル ネットワーク内の調整可能な変数の数。
• モデル サイズ: モデル全体を保存するために必要なストレージ スペース。

エネルギー効率指標

• エネルギー消費量: ワット時またはジュールで表され、LLM のライフサイクル中の電力使用量を反映します。
• 炭素排出量: モデル化されたエネルギー使用に関連する温室効果ガスの排出量。

財務コスト効率指数

パラメータあたりのコスト: LLM のトレーニング (または実行) にかかる総コストをパラメータ数で割った比率。

ネットワーク通信効率指数

通信量: 特定の LLM 実行またはトレーニング プロセス中にネットワーク間で転送されるデータの合計量。

その他の指標

• 圧縮率: 圧縮されたモデル サイズと元のモデル サイズの比率。
• 忠実度と忠実度: 予測の一貫性と、教師モデルと生徒モデル間の予測確率分布の整合度を測定します。
• 堅牢性: ストライク後のパフォーマンスとクエリ数に対する LLM の堅牢性を測定します。
• パレート最適性: さまざまな競合要因間の最適なバランス。

データセットとベンチマーク

• Dynaboard: メモリ使用量、スループット、公平性、堅牢性などのメトリックを評価する動的ベンチマーク。
• EfficientQA: 正確でメモリ効率に優れたオープンドメインの質問応答システムの構築に重点を置いています。
• SustaiNLP 2020: 参加者にエネルギー効率の高い NLP モデルの開発を課します。
• ELUE と VLUE: NLP および視覚言語モデルの効率とパフォーマンスの評価に重点を置いています。
• 長距離アリーナ: 長距離タスクで効率的な Transformer モデルを評価するために設計されています。
• 効率性を考慮した MS MARCO: MS MARCO 情報検索ベンチマークに効率メトリックを追加します。

これらの戦略を通じて、このレビューは、大規模言語モデルのリソース効率を評価するための包括的な方法論を提供することを目的としています。

6. 大規模言語モデルの今後の課題と研究の方向性

大規模言語モデル (LLM) の分野が進歩し続けるにつれて、私たちは将来の研究の方向性に豊かな機会をもたらす複数の未解決の課題に直面しています。

リソース タイプの競合への対処: 計算効率とモデル パラメータの数の矛盾など、さまざまな最適化手法間でパフォーマンス指標にトレードオフが存在します。主な課題は、計算効率、パラメータ数、メモリ使用量などの複数の目標のバランスをとる包括的な最適化戦略を開発することです。

リソース効率化技術の統合: 複数の LLM 最適化手法を効果的に統合して全体的なリソース効率を高めることは、大きな課題です。現在、これらの方法がどのように連携するかについての研究は不足しており、モデルの効率を大幅に向上させるには、さまざまな戦略を体系的に組み合わせる必要があります。

標準化と統一評価: 現在、LLM リソース効率を評価するための統一された標準ベンチマークが不足しています。その結果、リソース利用の観点からさまざまな LLM のパフォーマンスを包括的かつ一貫して評価することができなくなり、リソース効率に焦点を当てた標準化されたベンチマークが緊急に必要とされています。

解釈可能性と堅牢性: 効率性を追求する一方で、LLM の解釈可能性と堅牢性にも注意を払う必要があります。透明性と回復力を維持しながらリソースの使用を最適化する方法を開発し、さまざまな展開シナリオにわたってこれらのモデルが信頼性が高く理解しやすいことを保証します。

リソース効率の高い LLM における自動機械学習 (AutoML) の応用: リソース効率の高い LLM の開発に AutoML を統合することは、新たな分野です。メタ学習とニューラルアーキテクチャ検索 (NAS) を適用することで、モデル最適化の一部を自動化できるため、手動によるハイパーパラメータ調整やカスタムモデル設計の必要性が軽減されると期待されます。

エッジ コンピューティングにおける LLM: エッジ コンピューティング環境に LLM を導入する場合、デバイスのコンピューティング能力やメモリ リソースの制限など、特有の課題に直面します。エッジ コンピューティング シナリオに適応するには、リソース効率が高くプライバシーに配慮した LLM 技術を開発する必要があります。

LLM のスケーリング法則に関する理論的洞察: LLM のパフォーマンスがそのサイズと複雑さに応じてどのようにスケーリングされるかを深く理解することは、重要でありながら十分に調査されていない領域です。この理解は、モデル圧縮だけでなく、LLM の全体的なリソース効率の向上にも重点を置いた方法を開発する上で非常に重要です。

VII. 結論

このレビューでは、大規模言語モデル (LLM) のリソース効率の問題を深く探究し、現在の研究結果と課題を分析し、将来の開発の方向性を展望します。また、計算、メモリ、エネルギー、財務コスト、ネットワーク通信などの主要なリソースの観点から LLM の効率的な手法について説明し、これらの手法が相互に作用して全体的な効率を向上させる方法についても説明します。このレビューでは、さまざまな技術を比較することにより、さまざまなアプリケーション設定におけるその可能性と限界を明らかにします。

著者らはまた、資源効率評価において標準化され統一された評価システムを確立することの重要性を強調している。これは、さまざまな LLM のパフォーマンスをより正確に比較するのに役立つだけでなく、さらなる研究開発のための強固な基盤も提供します。

最後に、このレビューでは、リソース タイプ間の競合の管理、包括的なリソース効率化手法、説明可能性と堅牢性、AutoML の統合、エッジ コンピューティング環境での LLM の展開など、LLM 分野における一連の未解決の課題と潜在的な研究方向を検討します。これらの課題は将来の研究に豊かな機会を提供し、LLM をより効率的、信頼性が高く、持続可能な方向に前進させるために重要です。

このレビューは、LLM のリソース効率を理解し最適化するための包括的な視点を提供し、この重要な分野における将来の研究へのガイダンスとインスピレーションを提供します。