«`html
Проблемы больших языковых моделей (LLMs)
Обработка длинных последовательностей требует значительных вычислительных и памятьных ресурсов, что приводит к замедлению работы и увеличению затрат на оборудование. Механизм внимания усложняет ситуацию из-за своей квадратичной сложности.
Основные ограничения LLMs:
- Невозможность обработки последовательностей длиннее обученного контекста.
- Снижение производительности при работе с длинными вводами.
- Неэффективное управление памятью и высокие затраты на вычисления.
Решение проблемы с помощью InfiniteHiP
Исследователи из KAIST и DeepAuto.ai разработали InfiniteHiP — передовую систему для эффективной обработки длинных контекстов. Эта модель:
- Использует алгоритм иерархической обрезки токенов для динамического удаления менее релевантных токенов.
- Включает адаптивные корректировки RoPE (Rotary Positional Embeddings) для обобщения на более длинные последовательности.
- Применяет новый механизм выгрузки KV кеша, что позволяет обрабатывать до 3 миллионов токенов на GPU с 48 ГБ памяти.
Ключевые преимущества InfiniteHiP:
- Ускорение декодирования внимания в 18.95 раз для контекста в миллион токенов.
- Снижение потребления памяти GPU до 96% благодаря технике выгрузки KV кеша.
- Увеличение пропускной способности декодирования на 3.2× на потребительских GPU и 7.25× на серверных.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Как ИИ может изменить процесс продаж
Узнайте, как ИИ может помочь вашему бизнесу с помощью решений от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
