Улучшение производительности модели с помощью оптимизации высокопропускной длинной контекстной выводимости с помощью спекулятивного декодирования: повышение производительности модели с помощью MagicDec и адаптивных деревьев Sequoia.

 Together AI Optimizing High-Throughput Long-Context Inference with Speculative Decoding: Enhancing Model Performance through MagicDec and Adaptive Sequoia Trees

Оптимизация высокопроизводительного вывода с долгим контекстом с помощью спекулятивного декодирования: улучшение производительности модели с помощью MagicDec и Adaptive Sequoia Trees

Спекулятивное декодирование становится важной стратегией для улучшения вывода с длинным контекстом, особенно по мере роста потребности в выводе с использованием больших языковых моделей (LLM) в различных приложениях. Исследование Together AI по спекулятивному декодированию решает проблему увеличения производительности вывода для LLM, работающих с длинными входными последовательностями и большими размерами пакетов. Это исследование предоставляет важные идеи для преодоления узких мест памяти во время вывода, особенно при работе с длинными контекстами.

Контекст и вызовы в выводе с длинным контекстом

При увеличении использования LLM модели сталкиваются с задачей обработки более обширных контекстов. Приложения, такие как извлечение информации из больших наборов документов, генерация синтетических данных для настройки, продолжительные разговоры с пользователем и рабочие процессы агентов, требуют обработки последовательностей, охватывающих тысячи токенов. Это требование высокопроизводительной обработки при длинных контекстах представляет техническую сложность, в основном из-за обширных требований к памяти для хранения кэшей ключ-значение (KV). Эти кэши необходимы для обеспечения эффективного воспоминания моделью более ранних частей длинных входных последовательностей.

Ключевые инновации: MagicDec и Adaptive Sequoia Trees

Together AI представляет два важных алгоритмических преимущества в спекулятивном декодировании: MagicDec и Adaptive Sequoia Trees, разработанные для увеличения производительности при длинных контекстах и больших размерах пакетов.

1. MagicDec: Основное узкое место при декодировании с длинным контекстом и большими пакетами — это загрузка кэша KV. MagicDec решает эту проблему, используя фиксированное окно контекста в черновой модели, что позволяет черновой модели работать быстрее, чем целевая модель. Фиксация размера окна контекста делает кэш KV черновой модели значительно меньше, чем у целевой модели, что ускоряет спекулятивный процесс. Интересно, что такой подход также позволяет использовать очень большую и мощную черновую модель. Использование полной целевой модели в качестве черновой становится возможным в этом режиме, потому что узкое место больше не загружает параметры модели.

2. Adaptive Sequoia Trees: Другое важное открытие из исследования Together AI заключается в том, что длина входных последовательностей влияет на то, насколько узким становится процесс декодирования. Другими словами, чем длиннее последовательность, тем больше процесс декодирования зависит от загрузки и поддержания кэша KV. Adaptive Sequoia Trees адаптируются к этой ситуации, выбирая количество спекулируемых токенов в зависимости от длины последовательности. Основной принцип заключается в том, что при длинных последовательностях следует спекулировать больше токенов для максимизации производительности.

Компромиссы между памятью и вычислениями в спекулятивном декодировании

Одной из основных проблем, с которой сталкивается Together AI, является понимание баланса между требованиями к памяти и вычислениям во время декодирования. Декодирование включает два типа операций: операции, связанные с параметрами модели, и операции, связанные с кэшем KV. При увеличении длины последовательностей операции, связанные с кэшем KV, становятся доминирующим фактором в потреблении памяти, и, следовательно, декодирование становится память-ориентированным.

Эмпирические результаты

Исследователи подтверждают свои теоретические модели через эмпирический анализ, показывая, что спекулятивное декодирование может существенно улучшить производительность. Например, их результаты показывают, что при определенных условиях спекулятивное декодирование может достичь ускорения до 2 раз для моделей, таких как LLaMA-2-7B-32K, и ускорения до 1,84 раз для LLaMA-3.1-8B, обе на 8 A100 GPU. Эти результаты значительны, потому что они показывают, что спекулятивное декодирование может быть очень эффективным, даже в масштабе, где большие размеры пакетов и длинные последовательности обычно замедляют вывод и увеличивают потребление памяти.

Исследователи показывают, что, вопреки интуитивным представлениям, большие размеры пакетов делают спекулятивное декодирование более эффективным. По мере увеличения размеров пакетов соотношение стоимости черновой к целевой модели уменьшается, что означает, что вычислительная стоимость спекулятивного декодирования становится относительно ниже по сравнению с стоимостью проверки сгенерированных токенов. Это открытие открывает новые возможности для использования спекулятивных техник в масштабных развертываниях LLM с высокой производительностью.

Заключение

Исследование Together AI по спекулятивному декодированию для вывода с длинным контекстом и высокой производительностью переосмысливает понимание того, как LLM можно оптимизировать для реальных масштабных приложений. Сосредотачиваясь на узких местах памяти, а не только на вычислительных ограничениях, данная работа демонстрирует, что спекулятивное декодирование может значительно улучшить производительность модели и снизить задержку, особенно для приложений, включающих длинные входные последовательности. С инновациями, такими как MagicDec и Adaptive Sequoia Trees, спекулятивное декодирование готово стать ключевой техникой для улучшения производительности LLM в сценариях с длинным контекстом. Это важно для будущих приложений, основанных на ИИ, которые зависят от вывода в масштабе.

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

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…