Ускорение предобученных LLM с помощью посттренировочной репараметризации Shift-and-Add: создание эффективных моделей без умножения

ShiftAddLLM: Ускорение предварительно обученных LLM через пост-тренировочную репараметризацию Shift-and-Add: Создание эффективных моделей без умножения

ShiftAddLLM: Ускорение предварительно обученных LLM через пост-тренировочную репараметризацию Shift-and-Add: Создание эффективных моделей без умножения

Развертывание больших языковых моделей (LLMs) на ресурсоемких устройствах представляет существенные вызовы из-за обширных параметров и зависимости от операций плотного умножения. Для преодоления этих проблем и повышения эффективности ИИ представляем метод ShiftAddLLM, который ускоряет предварительно обученные LLM через пост-тренировочную репараметризацию Shift-and-Add. Этот метод заменяет традиционные умножения операциями сдвига и сложения, что значительно снижает вычислительные затраты, сохраняя при этом высокую точность.

Практические решения и ценность

ShiftAddLLM предоставляет существенные улучшения в памяти и энергоэффективности, демонстрируя потенциал сделать передовые LLM более доступными и практичными для широкого спектра приложений. Этот подход является важным шагом в решении задач развертывания масштабных моделей искусственного интеллекта.

Результаты ключевых исследований

Метод ShiftAddLLM демонстрирует значительные улучшения в показателях сложности для различных моделей и задач. Например, в настройках 2 бит метод ShiftAddLLM сохраняет низкую сложность и обеспечивает среднее снижение сложности на 22,74 пункта по сравнению с наиболее конкурентоспособным бэйзлайном, QuIP. Также метод показывает более выгодные компромиссы между точностью и задержкой, с показателями сложности, снижающимися до 103830,45 и снижением задержек до 60,1%.

Сравнение результатов

Ниже приведена таблица ключевых результатов, сравнивающая показатели сложности и задержек различных методов, подчеркивая превосходное выполнение метода ShiftAddLLM по обоим критериям.

Применение в реальном бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания использовала искусственный интеллект для развития, обратите внимание на ShiftAddLLM. Анализируйте, где и как возможно применение автоматизации, определите ключевые показатели эффективности, подберите подходящее решение – внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с маленьких проектов, и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.