Десять эффективных стратегий снижения затрат на вывод больших языковых моделей (LLM)
Квантование
Уменьшение точности весов и активаций модели для экономии памяти и вычислительной нагрузки.
Обрезка
Удаление менее значимых весов из модели для сокращения размера нейронной сети.
Дистилляция знаний
Обучение более компактной модели повторением поведения более крупной модели.
Группировка
Одновременная обработка нескольких запросов для оптимизации вычислений.
Сжатие модели
Применение техник сжатия для уменьшения размера модели без ущерба для производительности.
Раннее завершение
Остановка вычислений модели при достижении достаточной уверенности в прогнозе.
Оптимизированное оборудование
Использование специализированного оборудования для ускорения вывода модели.
Кэширование
Хранение и повторное использование результатов вычислений для экономии времени и ресурсов.
Проектирование подсказок
Создание четких инструкций для модели для оптимизации обработки.
Распределенный вывод
Распределение нагрузки на несколько машин для балансировки ресурсов.
