Стратегия совместной оптимизации ПП/ЖП для крупных языковых моделей (ЯМ)
Стратегия улучшения производительности и надежности языковых моделей (ЯМ) совместной оптимизации ПП/ЖП для крупных языковых моделей
Как получить максимальную производительность от своей системы для более быстрой работы LLMs? — bewысшие практики
Ведущие большие языковые модели (LLMs) такие как ChatGPT, Llama и т.д. революционизируют технологическую индустрию и влияют на жизни каждого. Однако, их стоимость представляет существенное препятствие. Применение OpenAI API требует значительных затрат на непрерывную работу (0,03 доллара за 1000 начальных символов и 0,06 доллара за 1000 отобранных символов).
Для снижения затрат компании часто предпочитают размещать собственные LLM, со стоимостью, варьирующейся в зависимости от размера модели (большие LLM с 100-200 миллиардами параметров могут стоить примерно в 10 раз дороже по сравнению с более маленькими моделями с 7-15 миллиардами параметров). Эта тенденция вызвала гонку за ИИ-чипами, поскольку крупные технологические компании стремятся разработать собственные ИИ-чипы, сокращая зависимость от дорогостоящего оборудования.
Как извлечь максимальную вычислительную мощность для работы LLMs? В этой статье я проведу полный анализ стратегии оптимизации LLM по моделям, программному обеспечению и оборудованию. Она продолжает методологию совместной разработки ПО/аппаратного обеспечения ИИ, описанную мной в предыдущей статье, с более глубоким обсуждением вопросов сокращения затрат и оптимизации производительности LLM.
- Современное хранилище данных
- Ориентирование на изменения ключевые технологические тренды 2024 года
- Интуитивное объяснение экспоненциального скользящего среднего
Как сотрудничать в разработке программного/аппаратного обеспечения для ИИ/МО в новой эре?
Глобальное представление о разработке эффективной архитектуры для ИИ/МО
towardsdatascience.com
Требования к вычислительным мощностям и памяти для работы моделей LLM растут экспоненциально, в то время как способности вычислений/памяти развиваются по более медленному пути, как показано на рисунке выше. Для заполнения этой пропасти в производительности важно исследовать возможности улучшения в трех основных областях:
- Алгоритмическое улучшение и сжатие модели: Каким образом мы можем улучшить модели с помощью функций, которые сокращают объем вычислений и требования к памяти без ухудшения качества? Каковы последние достижения в области квантования LLM, которые уменьшают размер модели, при этом поддерживая качество?
- Эффективный стек программного обеспечения и библиотеки ускорения: Какие факторы являются важными при…
