“`html
Большие языковые модели (LLM) в области обработки естественного языка (NLP)
Большие языковые модели (LLM) значительно продвинули область обработки естественного языка (NLP). Эти модели, известные своей способностью генерировать и понимать человеческий язык, применяются в различных областях, таких как чат-боты, сервисы перевода и создание контента. Непрерывное развитие в этой области направлено на повышение эффективности и точности этих моделей, делая их более отзывчивыми и точными для реальных приложений.
Решение проблемы вычислительной неэффективности в LLM
Одной из основных проблем LLM является значительные вычислительные затраты и время, необходимые для вывода. При увеличении этих моделей генерация каждого токена во время авторегрессивных задач замедляется, что затрудняет реальное время применения. Адресация этой проблемы критически важна для улучшения производительности приложений и пользовательского опыта, основанного на LLM, особенно когда быстрые ответы необходимы.
Практическое решение: EAGLE-2
Исследователи из университетов Пекина, Майкрософт Ресерч, Университета Ватерлоо и Института Вектор представили метод EAGLE-2, использующий контекстно-ориентированное динамическое дерево черновика для улучшения спекулятивной выборки. EAGLE-2 строит на предыдущем методе EAGLE, предлагая значительные улучшения в скорости при сохранении качества сгенерированного текста. Этот метод динамически корректирует дерево черновика на основе контекста, используя оценочные баллы из черновой модели для приближенной оценки скорости принятия.
Метод EAGLE-2 показал выдающиеся результаты, ускорившись в многовариантных разговорах примерно в 4,26 раза и в задачах генерации кода – до 5 раз. Среднее количество сгенерированных токенов на цикл черновика-проверки было значительно выше, чем у других методов, примерно в два раза больше, чем у стандартной спекулятивной выборки. Это улучшение производительности делает EAGLE-2 ценным инструментом для приложений NLP в реальном времени.
Проведенные оценки производительности также показывают, что EAGLE-2 достигает ускорения в диапазоне от 3,05x до 4,26x по различным задачам и LLM, превосходя предыдущий метод EAGLE на 20%-40%. Он сохраняет распределение сгенерированного текста, обеспечивая отсутствие потерь в качестве вывода, несмотря на увеличенную скорость. EAGLE-2 продемонстрировал лучшую производительность в обширных тестах по шести задачам и трем сериям LLM, подтверждая его надежность и эффективность.
Применение в бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании, обратитесь к нам за советом. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358. Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
Источник: MarkTechPost
“`
