Meta AI представила LayerSkip: новый подход для ускорения вывода в больших языковых моделях

Ускорение вывода в больших языковых моделях (LLMs)

Ускорение вывода в LLMs представляет собой сложную задачу из-за высоких вычислительных и энергетических затрат. Текущие решения, такие как разреженность, квантование или обрезка, часто требуют специализированного оборудования или снижают точность модели, что затрудняет эффективное развертывание.

Что такое LayerSkip?

Исследователи из Meta и нескольких университетов разработали LayerSkip — инновационное решение, которое сочетает уникальную методику обучения с само-спекулятивным декодированием. Это решение включает:

Метод обучения: Использует механизм обрезки слоев и ранние выходы для создания различных подмоделей внутри основной модели.
Стратегия вывода: Позволяет делать ранние выходы на ранних слоях, снижая вычислительные затраты без потери точности.
Само-спекулятивное декодирование: Ранние предсказания проверяются и корректируются с использованием оставшихся слоев модели.

Преимущества LayerSkip

LayerSkip позволяет пропускать слои и получать качественный результат, обеспечивая при этом экономию ресурсов. Решение было открыто для использования, что дает возможность исследователям и разработчикам получить доступ к коду.

Результаты экспериментов

Экспериментальные результаты показывают значительное увеличение скорости работы различных моделей Llama. Например, LayerSkip достиг увеличения скорости до 2.16× на задаче суммирования, 1.82× на задачах кодирования и 2.0× на задаче семантического парсинга. Используя обрезку слоев и ранние выходы, точность на ранних слоях была улучшена, сохраняя при этом сопоставимую производительность с базовыми моделями.

Как внедрить ИИ в вашу компанию?

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.