“`html
Преобразования в области обработки естественного языка
Архитектуры трансформеров изменили подход к обработке естественного языка (NLP), что позволило достичь значительных успехов в понимании и генерации языка. Большие языковые модели (LLMs) демонстрируют отличные результаты в таких областях, как разговорные системы, создание контента и суммирование. Однако, их эффективность в реальных условиях остается проблемой из-за высоких требований к ресурсам.
Проблемы с производительностью LLM
Одной из ключевых проблем является скорость вывода LLM, ограниченная высокими требованиями к памяти и последовательной природой генерации. Это затрудняет использование LLM в приложениях с жесткими временными ограничениями и на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью, таких как ПК и смартфоны.
Решение: Спекулятивное декодирование (SD)
Одним из перспективных решений является Спекулятивное декодирование (SD), которое ускоряет вывод LLM без потери качества. SD использует черновые модели для предсказания последовательностей токенов, которые затем проверяются целевой моделью параллельно. Однако, нехватка эффективных черновых моделей затрудняет внедрение SD.
FastDraft от Intel Labs
Исследователи из Intel Labs разработали FastDraft — эффективную платформу для обучения и согласования черновых моделей с различными целевыми LLM. FastDraft выделяется структурированным подходом к предобучению и дообучению, обеспечивая высокую производительность черновых моделей на разных задачах.
Преимущества FastDraft
- Улучшение показателей принятия: 67% для Phi-3-mini и более 60% для Llama-3.1-8B.
- Эффективность обучения: Обучение требует менее 24 часов на стандартном оборудовании.
- Масштабируемость: Модели обучаются на задачах, включая завершение кода и суммирование текста.
- Увеличение производительности: Ускорение до 3 раз в задачах с кодом и до 2 раз в задачах суммирования.
Заключение
FastDraft решает критические проблемы вывода LLM, предлагая масштабируемую и ресурсосберегающую платформу для обучения черновых моделей. Это практическое решение для развертывания LLM на устройствах с ограниченными ресурсами.
Внедрение ИИ в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru.
“`
