Snowflake AI Research выпустила SwiftKV: новый подход, снижающий затраты на вывод Meta Llama LLM до 75% на Cortex AI.

 Snowflake AI Research Open-Sources SwiftKV: A Novel AI Approach that Reduces Inference Costs of Meta Llama LLMs up to 75% on Cortex AI

Большие языковые модели и их вызовы

Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в искусственном интеллекте, поддерживая различные приложения от чат-ботов до инструментов генерации контента. Однако их масштабное использование сталкивается с определенными трудностями, такими как высокие вычислительные затраты и потребление энергии. Это ограничивает более широкое применение LLMs в организациях.

Решение SwiftKV от Snowflake AI

Команда Snowflake AI Research предлагает SwiftKV — решение, которое улучшает пропускную способность вывода LLM и снижает связанные с ним затраты. SwiftKV использует технологии кэширования ключ-значение для повторного использования промежуточных вычислений во время вывода, упрощая процесс и повышая эффективность развертывания LLMs.

Технические детали и преимущества SwiftKV

SwiftKV интегрирует систему памяти ключ-значение в архитектуру вывода LLM. Основные моменты работы:

  • Кэширование ключ-значение: Во время вывода SwiftKV захватывает промежуточные активации и соответствующие результаты. Для аналогичных запросов он извлекает заранее рассчитанные значения.
  • Эффективное управление хранилищем: Механизм кэширования использует такие стратегии, как удаление наименее используемых данных, обеспечивая эффективность использования памяти.
  • Бесшовная интеграция: SwiftKV совместим с существующими фреймворками LLM, такими как Hugging Face и Meta, что облегчает внедрение.

Ключевые преимущества SwiftKV

  • Снижение затрат: SwiftKV значительно сокращает затраты на вывод, достигая до 75% снижения в некоторых сценариях.
  • Повышенная пропускная способность: Механизм кэширования уменьшает время вывода, улучшая скорость реакции.
  • Энергосбережение: Снижение вычислительных потребностей также ведет к уменьшению потребления энергии.
  • Масштабируемость: SwiftKV подходит для крупных развертываний, соответствуя требованиям предприятий.

Результаты и выводы

Оценки SwiftKV показывают значительное снижение затрат на вывод, сохраняя точность и производительность. Также отмечаются сокращения задержек вывода, даже для более крупных моделей. Это делает SwiftKV привлекательным выбором для организаций, стремящихся к оптимизации своих AI решений.

Заключение

SwiftKV предлагает эффективное решение для вызовов развертывания LLMs. Снижая вычислительные затраты и задержки, он делает AI приложения более доступными и практичными. Инструменты, такие как SwiftKV, продолжат формировать развитие эффективных технологий в области ИИ.

Как AI может изменить вашу работу

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как вы можете его применить. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ. Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.

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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…