“`html
Transformer-based Generative Large Language Models (LLMs) for Natural Language Processing (NLP)
Модели большого языка на основе трансформаторов (LLM) показали значительные успехи в широком спектре задач обработки естественного языка (NLP). Множество приложений получают выгоду от их широкой применимости. Однако для большинства разработчиков стоимость обучения и внедрения этих моделей часто является препятствием. Для этого ведущие компании в области искусственного интеллекта, такие как OpenAI, Google и Baidu, предлагают модель языка как сервис (LMaaS), предоставляя доступ к своим LLM через API.
Применение LLM в LMaaS
Разработчики приложений предоставляют сервису LLM пользовательские сообщения и конкретные инструкции. Для обеспечения более высокого качества обслуживания и поддержки большего числа клиентов, поставщики услуг стремятся сократить время ответа и увеличить пропускную способность. Однако существуют неэффективности в том, как текущие системы, такие как TensorFlow Serving и Triton Inference Server, обрабатывают запросы.
Проблемы и предложенные решения
Предлагается использовать непрерывное формирование пакетов для более эффективной обработки запросов. Команда исследователей из Китая предложила систему Magnus, которая использует информацию о семантике на уровне приложения и пользователя в сочетании с длиной ввода пользователя для правильного прогнозирования длины генерации запроса. Magnus показал значительные улучшения в тестах с использованием экземпляров ChatGLM-6B на графических процессорах NVIDIA V100.
Применение ИИ в бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании, оптимизации процессов и улучшения обслуживания клиентов, обратитесь к нам для консультаций и решений, которые помогут вам достичь ваших целей.
“`
