Новые возможности в области языковых моделей с авторегрессией
Проблема:
Авторегрессионные языковые модели, такие как GPT и другие, демонстрируют отличную производительность в создании текста, но их высокая задержка вывода создает препятствия для широкого применения в реальном времени.
Решение:
Команда исследователей из KAIST и Google разработала метод Blockwise Parallel Decoding (BPD), который ускоряет вывод моделей, позволяя одновременно предсказывать несколько будущих токенов. Это значительно увеличивает скорость вывода и снижает нагрузку на вычисления.
Преимущества:
Анализ распределения токенов и использование алгоритмов на основе нейронных моделей и n-грамм повышают качество блоковых черновиков, увеличивая эффективность блока на 5-21%. Эти методы показали свою устойчивость на различных наборах данных.
Рекомендации:
Используйте AI Sales Bot от saile.ru для автоматизации ответов на вопросы клиентов и генерации контента для отдела продаж. Начните внедрение ИИ с малого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.
