Ученые из Университета Фрайбурга и Bosch AI предлагают HW-GPT-Bench: бенчмарк для языковых моделей, учитывающий аппаратное обеспечение.

«`html

Значение больших языковых моделей (LLM) в современном мире

Большие языковые модели (LLM) стали важным инструментом в сложных задачах рассуждения, языкового производства и интерпретации человеческого языка. Однако их использование также приводит к увеличению затрат на обучение и вывод.

Оптимизация процесса вывода

Эффективные методы вывода являются ключевыми для расширения области применения этих моделей. Различные стратегии, такие как обрезка и оптимизация KV-Cache, используются для улучшения эффективности вывода языковых моделей.

Новый подход к оценке и оптимизации LLM

Исследователи из Университета Фрайбурга и Центра искусственного интеллекта Bosch представляют Hardware-Aware-GPT-Bench (HW-GPT-Bench), бенчмарк пространства языковых моделей, учитывающий аппаратное обеспечение, для оценки и оптимизации LLM с использованием различных аппаратных метрик.

Экономические выгоды оптимизации LLM

Оптимизация эффективности аппаратного обеспечения во время обучения и развертывания LLM может привести к значительной экономии затрат. Это особенно важно для отраслей, зависящих от обработки и анализа больших объемов данных.

Долгосрочные цели исследовательской команды

Команда имеет долгосрочные цели, включая исследование методов квантизации, разработку заменителей для более крупных моделей и определение оптимального способа сочетания NAS с стратегиями обрезки.

Если вы хотите узнать больше о наших решениях в области искусственного интеллекта, свяжитесь с нами по ссылке https://t.me/itinai.

«`