Значение больших языковых моделей в мире искусственного интеллекта

Большие языковые модели (LLM) стали невероятно важными инструментами в сложных задачах рассуждения, языкового производства и интерпретации человеческого языка. Однако такой рост важности привел к увеличению издержек на обучение и вывод.

Эффективные решения для повышения эффективности LLM

Нахождение оптимальных решений для увеличения эффективности обучения и вывода LLM является ключевой задачей. Мы предлагаем исследование Hardware-Aware-GPT-Bench (HW-GPT-Bench), которое учитывает аппаратные решения для оценки и оптимизации LLM с использованием различных аппаратных метрик. Это поможет ускорить процесс изучения и разработки алгоритмов для аппаратно-ориентированного поиска в пространстве языковых моделей.

Энергоэффективность и экономический эффект

Оптимизация конфигураций LLM с целью снижения потребления энергии поможет создать экологически чистый искусственный интеллект. Оптимизация аппаратной эффективности в процессе обучения и развертывания LLM может привести к значительной экономии средств и сделать развертывание масштабных решений искусственного интеллекта более реальным.

Долгосрочные цели и возможности

Наша команда также стремится изучить методы квантизации, разработать замещения для более современных и крупных моделей, и определить оптимальное сочетание NAS с стратегиями обрезки.