“`html
ggml: Библиотека машинного обучения (ML) на C и C++ с акцентом на вывод трансформатора
Самые передовые модели машинного обучения, особенно те, которые достигают передовых результатов, требуют значительных вычислительных ресурсов, таких как GPU и TPU. Развертывание больших моделей в условиях ограниченных ресурсов, таких как устройства на краю сети, мобильные платформы или другие низкопотребляющие аппаратные средства, ограничивает применение машинного обучения только к облачным сервисам или центрам обработки данных, что увеличивает задержку и ограничивает реальное время применения. Доступ к высокопроизводительному оборудованию дорог, как с точки зрения приобретения, так и эксплуатации, что создает барьер для малых организаций и частных лиц, желающих использовать машинное обучение.
Оптимизация ресурсоемких моделей
Исследователи решают проблему вычислительной интенсивности больших моделей. Существующие решения часто сталкиваются с трудностями оптимизации производительности на обычном оборудовании из-за их высоких вычислительных и памяти. Предлагается легкая и высокопроизводительная библиотека тензоров ggml, разработанная для эффективного выполнения больших языковых моделей на обычном оборудовании. ggml сосредотачивается на оптимизации вычислений и использования памяти, чтобы сделать эти модели более доступными на различных платформах, включая ЦП, GPU и WebAssembly. Кроме того, ggml использует техники квантования для уменьшения размера моделей и улучшения времени вывода, сохраняя при этом точность.
Ключевые инновации ggml
Основное преимущество ggml заключается в его передовых структурах данных и оптимизации вычислений. Используя оптимизированные структуры данных, ggml минимизирует доступ к памяти и вычислительные накладные расходы. Использование слияния ядер позволяет ggml объединять несколько операций в одно ядро, тем самым уменьшая накладные расходы на вызов функций и улучшая локальность данных. Кроме того, ggml использует инструкции SIMD (Single Instruction, Multiple Data) для полного использования параллельных вычислительных возможностей современных процессоров. Еще одним важным аспектом ggml является его техника квантования, которая уменьшает точность числовых представлений в модели, что приводит к меньшему объему памяти и более быстрым временам вычислений без ущерба для точности.
Применение и перспективы
Эти техники в совокупности позволяют ggml достигать низкой задержки, высокой пропускной способности и низкого использования памяти, что делает возможным запуск больших языковых моделей на устройствах, таких как Raspberry Pi, смартфоны и ноутбуки, которые ранее считались непригодными для таких задач.
Заключение
ggml представляет собой значительное достижение в области машинного обучения, преодолевая ограничения, связанные с запуском больших моделей на обычном оборудовании. Исследование эффективно демонстрирует, как инновационные оптимизации и техники квантования ggml позволяют эффективно развертывать мощные модели на устройствах с ограниченными ресурсами. ggml открывает путь к более широкой доступности и развертыванию передовых моделей машинного обучения в широком спектре сред.
Подробности исследования можно найти на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Исследователи из AI-центра FPT Software представляют XMainframe: передовую большую языковую модель (LLM), специализированную для модернизации мейнфреймов, чтобы решить проблему модернизации устаревшего кода на сумму в $100 млрд.
Статья ggml: Библиотека машинного обучения (ML) на C и C++ с акцентом на вывод трансформатора была опубликована на MarkTechPost.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте ggml: Библиотека машинного обучения (ML) на C и C++ с акцентом на вывод трансформатора.
Практическое применение ИИ
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбор решения
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о 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, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
