เผยแพร่เมื่อ

เพิ่มความเร็วการอนุมาน LLM ด้วยการถอดรหัสแบบคาดเดา

ผู้เขียน

จำเอ็มเอสเอ็น เมสเซนเจอร์ ได้ไหม

Image

อะไรคือ Speculative Decoding?

เป็นเทคนิคที่ใช้โมเดลฉบับร่าง (SLM) เพื่อทำงานร่วมกับโมเดลหลัก (LLM)

1️⃣ โมเดลฉบับร่างทำนายโทเคนต่อไป K ตัว

2️⃣ โมเดลหลักตรวจสอบและแก้ไขตามความจำเป็น

3️⃣ หากมีความไม่ตรงกัน โมเดลหลักจะดำเนินลำดับต่อไป และโมเดลฉบับร่างเริ่มต้นใหม่ด้วยข้อมูลอินพุตที่อัปเดต

เหตุใดจึงใช้ได้ผล:

• เร็วขึ้นถึง 3 เท่าสำหรับการเติมโค้ด

• เร็วขึ้นถึง 2 เท่าสำหรับการสรุปข้อความ การสร้างข้อความ และคำแนะนำ

โมเดลฉบับร่างที่พรีเทรน:

• Llama-3.1-8B-FastDraft-150M

• Phi-3-mini-FastDraft-50M

เหตุใดจึงมีความสำคัญ:

ทำให้โมเดล LLM เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และพร้อมสำหรับงานในโลกแห่งความเป็นจริง

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องการทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ

ABNAsia.org

© ABN ASIA