التاليالدليل التالي
التدريب على التنبؤ بالرموز المتعددة
لغة الذكاء الاصطناعي
الدليل الفني
يعمل التدفق التأملي والتنبؤ متعدد الرموز على تسريع عملية إنشاء نموذج اللغة عن طريق تخمين العديد من الرموز المستقبلية في وقت واحد والتحقق منها في مسار واحد، بدلاً من إنتاج رمز مميز واحد في كل مرة.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~2 min
They cut latency without changing the text the model would have written.
يكون فك تشفير الانحدار الذاتي العادي بطيئًا لأن كل رمز يتطلب تمريرًا أماميًا كاملاً ويتم إنشاء الرموز المميزة بدقة واحدة تلو الأخرى، مما يترك وحدة معالجة الرسومات غير مستخدمة بشكل كافٍ. يعمل فك التشفير التأملي على إصلاح ذلك من خلال أداة صياغة رخيصة تقترح مجموعة من الرموز المميزة المرشحة، والتي يتحقق منها النموذج المستهدف الكبير بعد ذلك بالتوازي؛ يتم قبول أي بادئة تتطابق مع ما سينتجه الهدف مجانًا، ويتم تصحيح عدم التطابق الأول. يؤدي التدفق التأملي والتنبؤ متعدد الرموز على طراز ميدوسا إلى دمج أداة الصياغة في النموذج نفسه: تتيح رؤوس التنبؤ الإضافية خفيفة الوزن (أو مجموعة من الرموز المميزة للمضاربة) لنموذج واحد إمكانية الصياغة والتحقق، مع تجنب نموذج مسودة منفصل. نظرًا لأن التحقق دقيق، فإن توزيع المخرجات مطابق لفك التشفير القياسي، فأنت ببساطة تحصل على خطوات تسلسلية أقل بمقدار 2 إلى 3 مرات.
تقليل زمن استجابة مساعد الدردشة بمقدار 2 إلى 3x باستخدام رؤوس التنبؤ الإضافية على طراز ميدوسا
إضافة فك تشفير التخمين الذاتي إلى خادم الاستدلال بحيث لا يلزم استضافة نموذج مسودة منفصل
تسريع إكمال التعليمات البرمجية حيث يتم قبول تشغيل الرموز المميزة الطويلة والمتوقعة في أجزاء كبيرة
تقليل تكلفة وحدة معالجة الرسومات لكل طلب عن طريق استخراج المزيد من الرموز المميزة من كل تمريرة أمامية مرتبطة بالذاكرة
أصبحت أساليب التخمين الذاتي التي لا تحتاج إلى نموذج مسودة منفصل هي الطريقة الافتراضية في محركات الاستدلال، وتدفع الأبحاث معدلات القبول إلى أعلى مع رؤوس مسودة أفضل، ومرشحين منظمين على شكل شجرة، وتدريب النموذج الأساسي بشكل مشترك للتنبؤ متعدد الرموز (والذي يمكن أن يؤدي أيضًا إلى تحسين الجودة). توقع أن تتحد هذه التقنيات مع التكميم والتجميع بحيث يشعر المساعدون التفاعليون بالفورية حتى مع نمو النماذج.
رسالة إخبارية مجانية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
يعمل التدفق التأملي والتنبؤ متعدد الرموز على تسريع عملية إنشاء نموذج اللغة عن طريق تخمين العديد من الرموز المستقبلية في وقت واحد والتحقق منها في مسار واحد، بدلاً من إنتاج رمز مميز واحد في كل مرة. لقد قاموا بقطع زمن الوصول دون تغيير النص الذي كان النموذج سيكتبه.
يحتاج كل رمز مميز إلى تمرير أمامي خاص به، وتكون متسلسلة بشكل صارم، وبالتالي فإن وحدة معالجة الرسومات مرتبطة بعرض النطاق الترددي للذاكرة ولا يتم استغلالها بشكل كافٍ أثناء فك التشفير.
يقترح مُحرر رخيص مجموعة كبيرة من الرموز المميزة التي يتحقق منها النموذج المستهدف الكبير بالتوازي.
يضمن التحقق (المطابقة الجشعة أو أخذ عينات الرفض) أن تتبع الرموز المميزة المقبولة التوزيع الدقيق الذي كان من الممكن أن ينتجه النموذج المستهدف، لذلك لا يتغير الإخراج.
تُدمج الأساليب على طراز ميدوسا الصياغة في النموذج برؤوس تنبؤ إضافية، مما يتجنب الحاجة إلى استضافة مسودة نموذج منفصلة.
أثناء فك التشفير، يؤدي عنق الزجاجة إلى نقل الأوزان من الذاكرة، لذا فإن تسجيل مواضع إضافية في نفس المسار يضيف تكلفة حسابية قليلة.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
التدريب على التنبؤ بالرموز المتعددة
لغة الذكاء الاصطناعي