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

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…