Методы улучшения работы LLM
Методы, такие как Chain-of-Thought (CoT), улучшили процесс рассуждения, разбивая сложные задачи на последовательные подзадачи. Более новые подходы, такие как режимы мышления, подобные o1, вводят возможности проб и ошибок, обратного отслеживания, коррекции и итерации для повышения производительности моделей при решении сложных задач. Однако эти улучшения требуют значительных вычислительных ресурсов.
Категории ускорения вывода LLM
Существующие подходы к ускорению вывода LLM делятся на три основные категории:
- Квантование модели: включает в себя квантование параметров и KV Cache.
- Генерация меньшего количества токенов.
- Снижение KV Cache: включает стратегии на основе обрезки и сжатия.
Стратегии снижения KV Cache
Стратегии на основе обрезки реализуют определенные политики выселения для сохранения только важных токенов во время вывода. Стратегии на основе сжатия вводят опорные токены, которые сжимают исторически важную информацию.
Подход LightThinker
Исследователи из Университета Чжэцзян и Ant Group предложили LightThinker, который позволяет LLM динамически сжимать промежуточные мысли во время рассуждения. Этот подход значительно сокращает количество токенов, хранящихся в контекстном окне, и снижает пиковое использование памяти и время вывода.
Оценка эффективности LightThinker
Подход LightThinker был оценен с использованием моделей Qwen2.5-7B и Llama3.1-8B. Оценка проводилась по четырем наборам данных, измеряя эффективность и эффективность (время вывода, максимальное количество токенов и метрики зависимости).
Рекомендации по внедрению AI в бизнес
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите важные KPI для оценки влияния ваших инвестиций в AI.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI.
Контакт и примеры
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей AI.
Посмотрите практический пример решения на основе AI: бот для продаж, разработанный для автоматизации общения с клиентами на сайте itinai.ru/aisales.
