Большие языковые модели: новая технология квантования и развертывания

 QoQ and QServe: A New Frontier in Model Quantization Transforming Large Language Model Deployment

“`html

QoQ и QServe: новый этап в квантовании моделей, трансформирующий развертывание больших языковых моделей

Квантование, метод, неотъемлемый для вычислительной лингвистики, является ключевым для управления огромными вычислительными требованиями при развертывании больших языковых моделей (LLM). Он упрощает данные, облегчая более быстрые вычисления и более эффективную производительность модели. Однако развертывание LLM является сложным из-за их колоссального размера и вычислительной интенсивности. Эффективные стратегии развертывания должны сбалансировать производительность, точность и вычислительные накладные расходы.

Инновационное решение в квантовании

Исследователи из MIT, NVIDIA, UMass Amherst и MIT-IBM Watson AI Lab представили алгоритм Quattuor-Octo-Quattuor (QoQ), новый подход, улучшающий квантование. Этот инновационный метод использует постепенное групповое квантование, которое смягчает потери точности, обычно связанные со стандартными методами квантования. Путем квантования весов до промежуточной точности и их дальнейшего уточнения до целевой точности алгоритм QoQ обеспечивает адаптацию всех вычислений к возможностям GPU текущего поколения.

Практические решения и результаты

Алгоритм QoQ использует двухэтапный процесс квантования. Сначала веса квантуются до 8 бит с использованием масштабов FP16 для каждого канала; затем эти промежуточные данные квантуются до 4 бит. Этот подход позволяет выполнение операций General Matrix Multiplication (GEMM) на INT8 тензорных ядрах, увеличивая вычислительную пропускную способность и снижая задержку. Алгоритм также включает SmoothAttention, технику, которая корректирует квантование ключей активации для дальнейшей оптимизации производительности.

Для поддержки развертывания алгоритма QoQ была разработана система QServe. QServe обеспечивает настраиваемое рабочее окружение, максимизирующее эффективность LLM путем использования полного потенциала алгоритма. Она интегрируется без проблем с текущими архитектурами GPU, облегчая операции на низкопропускных ядрах CUDA и значительно увеличивая скорость обработки. Этот дизайн системы снижает накладные расходы на квантование путем акцентирования на вычислительно-ориентированной перестановке весов и объединенных механизмах внимания, важных для поддержания пропускной способности и минимизации задержки в реальном времени.

Оценки производительности алгоритма QoQ показывают существенные улучшения по сравнению с предыдущими методами. В тестировании QoQ увеличил максимальную достижимую пропускную способность моделей Llama-3-8B на GPU NVIDIA A100 до 1,2 раза и на GPU L40S до 1,4 раза. На платформе L40S система QServe достигла увеличения пропускной способности до 3,5 раза по сравнению с той же моделью на GPU A100, что значительно снизило стоимость обслуживания LLM.

В заключение, данное исследование представляет алгоритм QoQ и систему QServe как революционные решения для эффективного развертывания LLM. Путем решения значительных вычислительных накладных расходов и потерь точности, характерных для традиционных методов квантования, QoQ и QServe значительно улучшают пропускную способность обслуживания LLM. Результаты реализации показывают увеличение производительности на передовых GPU до 2,4 раза, что существенно снижает вычислительные требования и экономические затраты, связанные с развертыванием LLM. Этот прогресс устанавливает основу для более широкого применения и более эффективного использования больших языковых моделей в реальных приложениях.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…