Введение MMInference для ускорения предварительного заполнения моделей с длинным контекстом
Microsoft Research представила MMInference, метод динамического разреженного внимания, который значительно ускоряет этап предварительного заполнения моделей с длинным контекстом, объединяющих визуальное понимание и языковую обработку. Это особенно важно для таких сфер, как робототехника, автономное вождение и здравоохранение.
Проблемы с текущими методами
Одной из основных проблем является квадратичная сложность механизмов внимания на этапе предварительного заполнения, что приводит к высокой задержке перед началом автогрессивного декодирования. Это затрудняет реальное применение моделей с длинным контекстом. Существующие методы разреженного внимания не учитывают специфические паттерны, которые характерны для моделей с смешанными модальностями, что ограничивает их эффективность.
Решение MMInference
MMInference использует уникальные спатиотемпоральные структуры внимания, основанные на сетчатых паттернах в видео данных. Он динамически определяет разреженные распределения для каждого ввода и применяет специальные ядра GPU для повышения эффективности, не требуя изменений в существующих моделях. В тестах на таких задачах, как Video QA и Captioning, MMInference продемонстрировал ускорение до 8.3 раза при 1M токенов, сохраняя высокую точность.
Ключевые компоненты MMInference
MMInference включает три основных компонента:
- Разреженные паттерны внутри модальности, такие как сетка и вертикальные линии;
- Паттерны между модальностями, такие как границы;
- Алгоритм поиска разреженного внимания, учитывающий модальности.
Это позволяет эффективно обрабатывать многомодальные входные данные и снижать вычислительные затраты.
Практическое применение
В исследовании оценивалась эффективность MMInference в задачах с длинными видео, включая создание подзаголовков и ответ на вопросы. Эксперименты показали, что MMInference достигает почти полной производительности внимания при более низких вычислительных затратах, особенно в новых задачах с смешанными модальностями.
Заключение
MMInference – это эффективный способ ускорения моделей с длинным контекстом, который не снижает точность. Он легко интегрируется в существующие рабочие процессы без необходимости дообучения моделей.
Как внедрить ИИ в бизнес
Рассмотрите возможность автоматизации процессов и выявите моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат. Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, и начинайте с малого проекта, постепенно расширяя использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения с ИИ: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами и управляет всеми этапами клиентского пути.
