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

 ShiftAddLLM: Accelerating Pretrained LLMs through Post-Training Shift-and-Add Reparameterization: Creating Efficient Multiplication-Free Models






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.

Flycode.ru – ваш партнер в изменении бизнес-процессов

Узнайте, как решения от Flycode.ru могут изменить ваши бизнес-процессы, снизив нагрузку на первую линию и повышив эффективность отдела продаж.


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

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…