مروری بر استنتاج مدل زبان بزرگ (LLM)، اهمیت آن، چالش‌ها و فرمول‌بندی‌های اصلی مسئله.
مدل های زبان بزرگ (LLM) با فعال کردن طیف گسترده ای از برنامه ها، از چت بات ها و عوامل هوش مصنوعی گرفته تا تولید کد و محتوا، حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) را متحول کرده است. با این حال، استقرار LLM ها در سناریوهای دنیای واقعی اغلب با چالش های مربوط به تأخیر، مصرف منابع و مقیاس پذیری مواجه است.
در این سری از پست های وبلاگ، تکنیک های مختلف بهینه سازی برای استنتاج LLM را بررسی خواهیم کرد. ما به استراتژی‌هایی برای کاهش تأخیر، ردپای حافظه و هزینه‌های محاسباتی، از مکانیسم‌های کش گرفته تا شتاب‌های سخت‌افزاری و کوانتیزه‌سازی مدل‌ها می‌پردازیم.
در این پست، مروری کوتاه بر استنتاج LLM، اهمیت آن و چالش های مرتبط با آن ارائه خواهیم کرد. ما همچنین فرمول‌بندی‌های کلیدی مسئله را که کاوش تکنیک‌های بهینه‌سازی ما را هدایت می‌کنند، تشریح خواهیم کرد.
استنتاج مدل: یک مرور کلی
استنتاج مدل به فرآیند استفاده از یک مدل یادگیری ماشین آموزش دیده برای پیش بینی یا تولید خروجی بر اساس داده های ورودی جدید اشاره دارد. در زمینه LLM، استنتاج شامل پردازش ورودی متن و تولید خروجی متن منسجم و مرتبط با متن است.
مدل فقط یک بار یا به صورت دوره ای آموزش داده می شود، در حالی که استنتاج …