Десять эффективных стратегий снижения затрат на вывод больших языковых моделей (LLM)
Квантование
Снижение точности весов и активаций модели позволяет использовать 16-битные или даже 8-битные числа, уменьшая объем памяти и вычислительную нагрузку.
Обрезка
Удаление менее значимых весов из модели позволяет уменьшить размер нейронной сети без ущерба для производительности.
Дистилляция знаний
Обучение менее объемной модели повторить поведение более крупной модели позволяет добиться сопоставимого уровня производительности.
Пакетная обработка
Одновременная обработка нескольких запросов увеличивает эффективность использования ресурсов и снижает общие затраты.
Сжатие модели
Техники сжатия модели значительно уменьшают ее размер, не влияя на производительность.
Раннее завершение
Модель может прекратить вычисления, если уверена в прогнозе, сокращая среднее количество необходимых вычислений.
Оптимизированное оборудование
Использование специализированного оборудования значительно повышает эффективность вывода модели и снижает энергозатраты.
Кэширование
Хранение и повторное использование ранее вычисленных результатов экономит время и ресурсы.
Проектирование подсказок
Ясные и конкретные инструкции для модели улучшают ее производительность и скорость вывода.
Распределенный вывод
Распределение нагрузки между несколькими машинами позволяет сократить время ответа и увеличить пропускную способность.
