Недавно большие языковые модели (LLM) стали практически применимыми благодаря увеличению масштаба обучения. Однако для повышения эффективности предварительного обучения и вывода необходимо учитывать высокие вычислительные ресурсы, потребляемые во время вывода. Пост-тренировочные техники, такие как квантование, низкоранговые адаптеры (LoRA) и обрезка, предлагают способы уменьшить использование памяти и время вывода. Комбинирование этих методов может дополнительно повысить эффективность.
Исследователи рассмотрели метод обрезки слоев для популярных предварительно обученных LLM и обнаружили, что значительное уменьшение вычислительных ресурсов для доработки происходит без существенного ухудшения производительности на бенчмарках вопросно-ответных систем. Этот подход значительно снижает вычислительные ресурсы для доработки и улучшает память и задержку вывода. Исследование показывает, что текущие методы предварительного обучения могут неэффективно использовать более глубокие слои.
Обрезка – это техника уменьшения размера обученных моделей машинного обучения, включающая удаление ненужных параметров. Обрезка слоев основана на идее того, что в остаточной сети представления постепенно меняются от слоя к слою. Простая стратегия обрезки включает удаление самых глубоких слоев модели, за исключением последнего слоя, с последующим процессом доработки. Этот метод устраняет необходимость загружать или выводить необрезанную модель на GPU.
Семейство LLaMA сделало машинное обучение более доступным, приведя к инновациям, таким как LoRA и квантование, которые повысили эффективность. Будущие исследования могут сосредоточиться на улучшении методов обрезки, понимании различий в фазовых переходах между потерями и точностью ответов на вопросы, а также на изучении влияния предварительного обучения на эффективность обрезки и места, где хранится знание в слоях модели.
Если вы хотите использовать преимущества эффективности LLM для развития вашей компании, автоматизации процессов и улучшения взаимодействия с клиентами, обратитесь к нам для консультации по управлению KPI и получения непрерывных инсайтов по применению искусственного интеллекта. Посетите наш Telegram-канал t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.
Кроме того, рассмотрите возможность внедрения AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанного для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления всеми этапами их путешествия. Используйте AI для определения возможностей автоматизации и улучшения процессов продаж.
