«`html
Введение в AsyncLM
Исследователи из Йельского университета предложили AsyncLM – систему асинхронного вызова функций для больших языковых моделей (LLMs), которая повышает эффективность работы.
Преимущества AsyncLM
- Асинхронные вызовы: LLM могут одновременно генерировать и выполнять функции, что сокращает время выполнения задач.
- Механизм прерываний: LLM получает уведомления о завершении вызовов, что предотвращает простаивание ресурсов.
- Оптимизация: Использование специализированного языка (CML) для управления вызовами и прерываниями.
Как это работает
CML структурирует вызовы функций с помощью токенов, что позволяет LLM выполнять задачи параллельно без блокировки генерации токенов. AsyncLM также использует тонкую настройку для оптимизации выполнения функций и управления прерываниями.
Оценка производительности
Оценка AsyncLM сосредоточена на двух аспектах: латентности и корректности. Тестирование показало, что AsyncLM достигает сокращения времени выполнения до 5,4 раз по сравнению с традиционными методами.
Как это применить в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Консультации и помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Мы готовы помочь вам использовать инновационные решения для улучшения процессов в вашей компании.
Заключение
AsyncLM позволяет LLM и функциям работать независимо, улучшая взаимодействие с инструментами и данными. Это будущее, которое уже здесь!
«`
