استنتاج (Inference) فرآیند استفاده از یک مدل آموزشدیده برای انجام پیشبینی بر روی دادههای جدید است. برای بسیاری از کاربردهای واقعی، سرعت و کارایی استنتاج بسیار مهم است. مقاله به طور مکرر به چالشهای استنتاج اشاره میکند، به ویژه در زمینه حافظه مورد نیاز برای کشینگ کلید-مقدار (KV Caching). تکنیکهایی مانند MQA، GQA و MHLA به طور خاص برای بهینهسازی استنتاج طراحی شدهاند. آنها با کاهش اندازه کش KV، پهنای باند حافظه مورد نیاز را کاهش داده و به مدلها اجازه میدهند تا توالیهای طولانیتری را سریعتر پردازش کنند. این بهینهسازیها برای استقرار اقتصادی و پاسخگوی مدلهای زبان بزرگ در برنامههای کاربردی حیاتی هستند.
دانشمندان چارچوب ریاضی را معرفی میکنند که نشان میدهد عملکرد مدلهای بزرگ زبان با قدرت محاسباتی میشود. مطالعه نشان میدهد انتقال واضحی از پیشرفتهای سریع به و وجود دارد و حد بالای دقت را تعیین میکند.
🧠 مکانیزم توجه در هوش مصنوعی دقیقاً چیست؟ در هر مدل خودرگرسیو، مانند مدلهای زبان بزرگی که روزانه از آنها استفاده میکنیم، کلید تولید متن منسجم، درک متنی است که پیش از آن آمده است. اما همه کلمات گذشته برای پیشبینی کلمه بعدی به یک اندازه اهمیت ندارند. اینجاست که مکانیزم توجه (Attention Mechanism) وارد … Read more