Ускорение моделей LLaMA до 2 раз для приложений с длительным контекстом

 MagicDec: Unlocking Up to 2x Speedup in LLaMA Models for Long-Context Applications

“`html

Магия декодирования: увеличение скорости LLaMA-моделей в приложениях с долгим контекстом

По мере того, как большие языковые модели (LLM) становятся все более распространенными в приложениях с долгим контекстом, таких как интерактивные чат-боты и анализ документов, обеспечение этих моделей низкой задержкой и высокой пропускной способностью становится значительной проблемой. Традиционное мнение подсказывает, что методы, такие как спекулятивное декодирование (SD), хотя и эффективны для снижения задержки, ограничены в увеличении пропускной способности, особенно для больших размеров пакетов. Однако новый прорывной подход под названием MagicDec оспаривает это предположение, демонстрируя, что SD может улучшить как задержку, так и пропускную способность для умеренных и длинных последовательностей, не жертвуя точностью.

Практические решения и ценность

Текущие методы обслуживания LLM часто требуют компромисса между задержкой и пропускной способностью. Техники, такие как vLLM и ORCA, могут достигать высокой пропускной способности, обслуживая больше запросов одновременно, но они не снижают задержку для отдельных запросов. С другой стороны, методы с потерями, такие как квантование и обрезка, могут улучшить оба показателя, но за счет снижения производительности модели. Спекулятивное декодирование показало свою эффективность в снижении задержки путем использования быстрой черновой модели для генерации нескольких токенов, проверяемых параллельно основной LLM. Однако его эффективность в увеличении пропускной способности, особенно при больших размерах пакетов, была подвергнута сомнению.

MagicDec, разработанный исследователями из Университета Карнеги-Меллон, Moffett AI и Meta AI, предлагает новый подход к развертыванию спекулятивного декодирования для высокопропускной вывода. Метод основан на тщательном анализе того, как сдвигаются узкие места при увеличении размера пакета и длины последовательности. Для умеренных и длинных последовательностей исследователи обнаружили, что декодирование LLM остается ограниченным по памяти даже при больших размерах пакетов, и ключевое значение имеет кэш ключ-значение (KV). В отличие от загрузки параметров модели, это узкое место масштабируется с размером пакета, что делает спекулятивное декодирование потенциально еще более эффективным для больших пакетов.

На основе этих исследований MagicDec вводит два ключевых нововведения. Во-первых, он использует интеллектуальную стратегию чернового декодирования, способную улучшать скорость с увеличением размера пакета. Это противоречит традиционным подходам, сокращающим длину спекуляции при увеличении размера пакета. Во-вторых, MagicDec решает узкое место KV-кэша с помощью черновых моделей с разреженным KV-кэшем. Этот подход особенно эффективен, потому что размер кэша KV, а не веса модели, становится наиболее важным фактором в режиме больших пакетов и длинных последовательностей.

Производительность MagicDec впечатляет. Для умеренных и длинных последовательностей исследователи продемонстрировали ускорение до 2 раз для модели LLaMA-2-7B-32K и ускорение до 1,84 раз для LLaMA-3.1-8B при обслуживании размеров пакетов от 32 до 256 на 8 графических процессорах NVIDIA A100. Эти результаты показывают, что MagicDec может одновременно улучшать пропускную способность и снижать задержку без ущерба для точности, особенно для длинных последовательностей.

Выводы этого исследования не просто значимы, они переворачивают игру в области обслуживания LLM. Оспаривая традиционное убеждение в том, что спекулятивное декодирование неэффективно для увеличения пропускной способности, MagicDec открывает новые возможности для оптимизации вывода LLM. Способность метода улучшать производительность при различных размерах пакетов и длинах последовательностей делает его особенно ценным в условиях все более распространенных приложений с долгим контекстом.

MagicDec представляет собой значительный шаг вперед в эффективном решении проблем обслуживания больших языковых моделей. Демонстрируя, что возможно преодолеть компромисс между задержкой и пропускной способностью для генерации долгого контекста, это исследование прокладывает путь к более эффективным и масштабируемым приложениям LLM. По мере роста спроса на высокопроизводительное обслуживание LLM, методы, подобные MagicDec, будут критически важны для широкого внедрения этих мощных моделей в различные сферы применения.

Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 49 тыс. подписчиков в SubReddit по машинному обучению.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

Статья MagicDec: Unlocking Up to 2x Speedup in LLaMA Models for Long-Context Applications впервые появилась на MarkTechPost.

Применение ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте MagicDec: Unlocking Up to 2x Speedup in LLaMA Models for Long-Context Applications.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

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

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…