Введение в Sleep-Time Compute
Исследователи из Letta и Университета Калифорнии в Беркли представили метод Sleep-Time Compute, который позволяет значительно снизить затраты на вычисления и повысить точность работы больших языковых моделей (LLMs), не жертвуя скоростью обработки.
Проблемы современных LLM
Большие языковые модели широко используются для выполнения сложных задач, однако они сталкиваются с проблемами, связанными с производительностью:
- Длительное время обработки запросов;
- Высокие вычислительные затраты;
- Неэффективное использование предыдущих контекстов.
Решение: Sleep-Time Compute
Sleep-Time Compute использует неактивное время между взаимодействиями с пользователем, чтобы заранее анализировать контекст и ожидать возможные запросы. Таким образом, модель готова предоставить более точные ответы с меньшими затратами на вычисления.
Преимущества
- Снижение затрат на вычисления до 5 раз при сохранении уровня точности;
- Увеличение точности на 13% для данных GSM-Symbolic и на 18% для AIME;
- Снижение средней стоимости запроса на 2.5 раза при обработке нескольких связанных запросов.
Применение Sleep-Time Compute
Метод работает лучше всего, когда запросы предсказуемы. Важно выявлять моменты, где можно автоматизировать процессы и добавлять ценность с помощью ИИ. Использование модельного подхода Sleep-Time Compute открывает новые горизонты для эффективных и умных систем.
Рекомендации для бизнеса
- Определите процессы, которые можно автоматизировать;
- Выберите ключевые показатели, чтобы оценить эффект ваших вложений в ИИ;
- Начните с небольшого проекта и постепенно масштабируйте использование ИИ;
- При необходимости обращайтесь за поддержкой к специалистам.
Контакты и подписка
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на последние новости ИИ в нашем Telegram-канале.
Пример решения на основе ИИ
Ознакомьтесь с нашим продажным ботом, который автоматизирует взаимодействие с клиентами и управляет процессом продаж на всех этапах.
