«`html
Решения для машинного обучения на базе ggml: библиотека машинного обучения, написанная на C и C++ с акцентом на вывод трансформатора
Самые передовые модели машинного обучения, особенно те, которые достигают передовых результатов, требуют значительных вычислительных ресурсов, таких как GPU и TPU. Развертывание больших моделей в ресурсоемких средах, таких как устройства на краю сети, мобильные платформы или другие низкопотребляющие аппаратные средства, ограничивает применение машинного обучения только к облачным сервисам или центрам обработки данных, что увеличивает задержку и ограничивает реальное время применения. Доступ к высокопроизводительному оборудованию дорог, как в плане приобретения, так и в эксплуатации, что создает барьер для малых организаций и частных лиц, желающих использовать машинное обучение.
Решение:
Исследователи предлагают легкую и высокопроизводительную библиотеку тензоров ggml, разработанную для эффективного выполнения больших языковых моделей на обычном оборудовании. ggml фокусируется на оптимизации вычислений и использования памяти, чтобы сделать эти модели доступными на различных платформах, включая ЦП, GPU и WebAssembly. Кроме того, ggml использует техники квантования для уменьшения размера моделей и улучшения времени вывода, сохраняя при этом точность.
Ключевое преимущество ggml заключается в его передовых структурах данных и оптимизации вычислений. Использование оптимизированных структур данных позволяет ggml минимизировать доступ к памяти и вычислительные накладные расходы. Использование слияния ядер позволяет ggml объединять несколько операций в одно ядро, тем самым уменьшая накладные расходы на вызов функций и улучшая локальность данных. Кроме того, ggml использует инструкции SIMD (Single Instruction, Multiple Data) для полного использования параллельных вычислительных возможностей современных процессоров. Еще одним важным аспектом ggml является его техника квантования, которая уменьшает точность числовых представлений в модели, что приводит к уменьшению объема памяти и ускорению вычислений без потери точности.
Эти техники вместе позволяют ggml достигать низкой задержки, высокой пропускной способности и низкого использования памяти, что делает возможным запуск больших языковых моделей на устройствах, таких как Raspberry Pi, смартфоны и ноутбуки, которые ранее считались непригодными для таких задач.
В заключение, ggml представляет собой значительное достижение в области машинного обучения, преодолевая ограничения, связанные с выполнением больших моделей на обычном оборудовании. Исследование эффективно демонстрирует, как инновационные оптимизации и техники квантования ggml позволяют эффективно развертывать мощные модели на ресурсоемких устройствах, открывая путь для более широкого доступа и развертывания передовых моделей машинного обучения в широком диапазоне сред.
Подробности:
Подробнее о проекте ggml можно узнать на GitHub.
Исследователи:
Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Следите за нами:
Не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Исследователи в AI Center FPT Software представляют XMainframe: передовую крупномасштабную языковую модель (LLM), специализированную для модернизации мейнфреймов, чтобы решить проблему модернизации устаревшего кода на сумму в $100 млрд.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте ggml: A Machine learning (ML) Library Written in C and C++ with a Focus on Transformer Inference.
Практические решения:
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews.
Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/. Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru будущее уже здесь!
AI Webinars:
Найдите предстоящие вебинары по искусственному интеллекту здесь.
Статья ggml: A Machine learning (ML) Library Written in C and C++ with a Focus on Transformer Inference опубликована на MarkTechPost.
«`
