«`html
Ускорение вывода в больших языковых моделях (LLMs)
Ускорение вывода в LLMs является сложной задачей из-за высоких вычислительных и памятьевых требований, что приводит к значительным финансовым и энергетическим затратам. Текущие решения, такие как разреженность, квантование или обрезка, часто требуют специализированного оборудования или снижают точность модели, что затрудняет эффективное развертывание.
Решение LayerSkip
Исследователи из Meta и нескольких университетов разработали LayerSkip — инновационное решение, которое сочетает уникальную методику обучения с самоспекулятивным декодированием. Этот подход включает механизм случайного исключения слоев, который применяет низкие коэффициенты исключения к ранним слоям и более высокие к поздним, а также включает потерю раннего выхода, позволяющую слоям трансформера делить общую точку выхода. Это помогает модели стать более устойчивой к ранним выходам во время вывода без необходимости в дополнительных слоях.
Ключевые компоненты LayerSkip
- Методика обучения: Использует случайное исключение слоев и потерю раннего выхода для создания различных подмоделей внутри основной модели.
- Стратегия вывода: Позволяет ранние выходы на ранних слоях для снижения вычислительных затрат без ущерба для точности.
- Самоспекулятивное декодирование: Ранние предсказания проверяются и корректируются с использованием оставшихся слоев модели.
LayerSkip использует общие веса, что позволяет пропускать слои и при этом получать качественный результат, обеспечивая при этом эффективность. Важно отметить, что LayerSkip был открыт для использования, что позволяет исследователям и разработчикам получить доступ к коду.
Результаты экспериментов
Экспериментальные результаты LayerSkip показывают значительное увеличение скорости для различных размеров модели Llama и различных задач, таких как суммирование, кодирование и семантический разбор. Например, LayerSkip достиг ускорения до 2.16× на задаче суммирования CNN/DM, 1.82× на задачах кодирования и 2.0× на задаче семантического разбора TOPv2. Используя случайное исключение слоев и потерю раннего выхода во время обучения, была улучшена точность ранних выходов на ранних слоях при сохранении сопоставимой производительности с базовыми моделями на финальных слоях.
Преимущества LayerSkip
LayerSkip представляет собой многообещающее решение для повышения эффективности LLMs во время вывода, минимизируя вычислительные и памятьевые затраты. Сочетая случайное исключение слоев, потерю раннего выхода и самоспекулятивное декодирование, исследователи предложили новый подход, который не только ускоряет вывод, но и снижает требования к памяти, что делает развертывание больших моделей возможным на обычном оборудовании.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
