Искусственный интеллект на грани: Эффективный вывод больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет развернуть мощные модели искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами, открывая возможности для мгновенного доступа к передовым технологиям.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Схема одноточечного сжатия в сочетании с промежуточным выводом языковой модели демонстрирует возможность деконструкции и последующей реконструкции данных, раскрывая потенциал для манипулирования информацией на базовом уровне.

В статье представлена схема распределенных вычислений с оптимизированными методами сжатия для эффективного развертывания больших языковых моделей на периферийных устройствах.

Несмотря на впечатляющие результаты больших языковых моделей (LLM) в различных задачах, их развертывание на устройствах с ограниченными ресурсами остается сложной задачей. В работе ‘Memory- and Latency-Constrained Inference of Large Language Models via Adaptive Split Computing’ предложен новый фреймворк, использующий адаптивное разделение вычислений и оптимизированные методы сжатия для эффективного развертывания LLM на периферийных устройствах. Данный подход позволяет снизить нагрузку на сервер и обеспечить работу приложений искусственного интеллекта в реальном времени в условиях ограниченных ресурсов памяти и задержки. Каковы перспективы масштабирования предложенного фреймворка для поддержки еще более крупных и сложных языковых моделей?

Предел Масштабируемости: Вызовы Инференса LLM

Крупные языковые модели (LLM), основанные на архитектуре Transformer, демонстрируют впечатляющие возможности, однако их применение ограничивается высокими вычислительными затратами во время инференса. Авторегрессивный характер инференса, в сочетании с необходимостью хранения KV-кэша, создает значительные узкие места в памяти и пропускной способности, особенно при работе с длинными последовательностями. Традиционные методы сжатия моделей, такие как квантизация, часто приводят к неприемлемому снижению точности, препятствуя развертыванию на устройствах с ограниченными ресурсами. Поиск баланса между вычислительной эффективностью и сохранением точности – ключевая задача, ведь каждая оптимизация – это попытка разгадать сложный механизм машинного обучения.

Эксперименты с моделью Llama-2 13B на задаче HellaSwag показали, что ограничение величины промежуточных выходных данных влияет на точность, при этом настройка верхнего предела позволяет достичь различных уровней производительности, что отражается в распределении значений промежуточных выходных данных.

Разделенные Вычисления: Совместный Инференс

Разделенные вычисления предлагают перспективное решение, обеспечивающее совместный инференс за счет распределения вычислительной нагрузки между периферийными устройствами и облаком. Данная парадигма использует сильные стороны обеих сред: периферия обеспечивает низкую задержку, а облако – огромную вычислительную мощность. Интеллектуальное разделение модели и данных направлено на минимизацию накладных расходов на связь и максимизацию пропускной способности. Эффективность разделенных вычислений зависит от оптимизации разделения и минимизации коммуникационных издержек.

Рассмотрены три сценария развертывания больших языковых моделей на периферийных устройствах: локальные вычисления, периферийные вычисления и разделенные вычисления.

Продвинутая Квантизация для Эффективного Разделения

Традиционные методы квантования сталкиваются с трудностями при поддержании точности при агрессивном сжатии LLM. Разработаны усовершенствованные техники, такие как SmoothQuant, Atom и OmniQuant, позволяющие достичь более эффективного сжатия без значительной потери качества. Сжатие промежуточных выходных данных, усиленное пороговым разделением и адаптивной битовой квантизацией на уровне токенов, дополнительно снижает затраты на связь между периферией и облаком. Метод One-Point Split Compression предоставляет эффективный способ применения различных уровней квантования, оптимизируя баланс между степенью сжатия и точностью в распределенных сценариях.

Предложенный метод сжатия промежуточных выходных данных реализуется в рамках общего конвейера, включающего этапы обработки и сжатия данных.

Демонстрация Рассуждений на Сложных Датасетах

Разделенное вычисление в сочетании с продвинутой квантизацией демонстрирует многообещающие результаты на эталонных тестах, оценивающих рассуждения, таких как HellaSwag, ARC, PIQA, BoolQ и Winogrande. Модель размером 13B показала точность 77.31% на HellaSwag с использованием предложенной схемы и 77.02% с TS + TAB-Q, демонстрируя минимальную потерю точности. Сжатие моделей – это не только оптимизация ресурсов, но и попытка понять, что делает разум возможным, выявляя ключевые элементы, которые можно воспроизвести даже в ограниченном пространстве.

Сравнение размера промежуточных выходных данных при различных пороговых значениях и количестве бит максимальной активации показало, что предложенный подход к сжатию позволяет значительно уменьшить размер данных по сравнению с отсутствием сжатия (базовый уровень).

Будущие Направления: К Динамическому и Адаптивному Разделению

Будущие исследования будут сосредоточены на разработке динамических стратегий разделения, адаптирующихся к изменяющимся вычислительным нагрузкам и сетевым условиям. Адаптивные методы квантования, регулирующие уровень квантования на основе входных данных и чувствительности модели, дополнительно оптимизируют производительность. Данное исследование проложит путь к повсеместному и эффективному развертыванию больших языковых моделей, предоставляя возможности искусственного интеллекта для более широкого спектра устройств и приложений.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к преодолению ограничений, накладываемых аппаратными ресурсами при работе с большими языковыми моделями. Использование адаптивного разделения вычислений и сжатия промежуточных данных – это попытка ‘взломать’ систему, найти оптимальный путь для реализации сложных алгоритмов в условиях ограниченной памяти и задержки. Алан Тьюринг однажды сказал: «Я думаю, что ничто не может существовать без определённой степени неопределённости». Эта фраза отражает суть представленной работы: даже в условиях жёстких ограничений можно добиться эффективной работы, если тщательно проанализировать систему и найти способы обойти препятствия, используя инновационные подходы к сжатию и распределению вычислений. Реализация подобных решений на периферийных устройствах открывает возможности для создания интеллектуальных систем, работающих в режиме реального времени, без значительной нагрузки на центральные серверы.

Что Дальше?

Предложенная схема адаптивного разделения вычислений, безусловно, сдвигает границу возможного для развертывания больших языковых моделей на периферийных устройствах. Однако, каждый эксплойт начинается с вопроса, а не с намерения. Оптимизация компрессии промежуточных результатов – лишь один из уровней защиты от энтропии. Остается нерешенным вопрос о динамической адаптации к меняющимся характеристикам входящих данных. Модель, идеально работающая с текстовыми запросами, может оказаться бесполезной при обработке аудиопотока, если не предусмотрена гибкая переконфигурация схемы разделения.

Более того, представленный подход подразумевает доверие к периферийным устройствам, что в условиях гетерогенных сетей и потенциальных угроз безопасности является ахиллесовой пятой. Необходимо исследовать методы криптографической защиты промежуточных данных и протоколов обмена, не сводящие на нет достигнутую оптимизацию производительности. Иначе, ускорение вычислений на периферии станет лишь иллюзией, скрывающей новые векторы атак.

В конечном итоге, настоящая проверка предложенной архитектуры – это не лабораторные тесты, а ее столкновение с реальным миром, с его шумом, неопределенностью и непредсказуемыми запросами. Только тогда станет ясно, действительно ли данное решение открывает путь к подлинному периферийному искусственному интеллекту, или же является очередным шагом в бесконечном лабиринте оптимизаций.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04002.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 11:10