مقیاس‌بندی خودکار و بهینه‌سازی سیستم‌های مدل زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیک‌ها

این اسلاید به توضیح تکنیک‌های مختلف برای بهینه‌سازی پردازش در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) می‌پردازد. یکی از تکنیک‌ها، **Decoding Speculative** است که به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که چند توکن را به‌طور همزمان پیش‌بینی کنند تا زمان پردازش کاهش یابد. **Prefix Caching** هم به مدل کمک می‌کند تا توکن‌های قبلی را ذخیره کرده و از آن‌ها برای تسریع تولید توکن‌های جدید استفاده کند. همچنین، **Chunked Attention** ورودی‌ها را به قطعات کوچکتر تقسیم می‌کند تا پیچیدگی محاسباتی کاهش یابد. این تکنیک‌ها باعث افزایش سرعت، کاهش مصرف حافظه، و بهبود کارایی سیستم‌های LLM می‌شوند.

اسلاید آموزشی : مقیاس‌بندی خودکار و بهینه‌سازی سیستم‌های مدل زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیک‌ها

این اسلاید به معرفی چند تکنیک مهم برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) می‌پردازد. اولین تکنیک معرفی‌شده، Decoding Speculative است که به مدل‌ها این امکان را می‌دهد تا چندین توکن را به‌طور همزمان پیش‌بینی کنند، حتی قبل از اینکه نتیجه‌ی نهایی برای هر توکن تأیید شود. این روش باعث کاهش زمان پردازش توکن‌ها و افزایش سرعت تولید متن می‌شود، به ویژه زمانی که مدل نیاز به زمان زیادی برای تولید هر توکن دارد. این تکنیک به طور ویژه در پردازش‌های پیچیده autoregressive کاربرد دارد.

تکنیک دوم، Prefix Caching است که به مدل اجازه می‌دهد تا توکن‌های قبلی را در حافظه ذخیره کرده و از آن‌ها برای تولید توکن‌های بعدی استفاده کند. این روش به‌ویژه در مدل‌های autoregressive که هر توکن به توکن قبلی وابسته است، کارایی را بهبود می‌بخشد. به این ترتیب، مدل دیگر نیازی به پردازش مجدد توکن‌های قبلی ندارد، که این امر منجر به افزایش سرعت تولید و کاهش مصرف منابع می‌شود.

سومین تکنیک مطرح‌شده در این اسلاید، Chunked Attention است که برای کاهش پیچیدگی محاسباتی در مدل‌های ترنسفورمر استفاده می‌شود. در این روش، ورودی‌ها به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌شوند و مدل هر بخش را به‌طور مستقل پردازش می‌کند. این تقسیم‌بندی پیچیدگی محاسباتی را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد و باعث می‌شود که مدل بتواند ورودی‌های طولانی‌تر را با منابع کمتر پردازش کند. این تکنیک‌ها به طور کلی باعث بهینه‌سازی عملکرد و کاهش مصرف منابع در سیستم‌های مدل‌های زبانی بزرگ می‌شوند.

سعید صفایی

باکس دانلود فایل PDF

دانلود PDF آموزشی مقیاس‌بندی خودکار و بهینه‌سازی سیستم‌های مدل زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیک‌ها

: Keywords
Large Language Models (LLMs), Decoding Speculative, Prefix Caching, Chunked Attention, Optimization, Token processing, Reducing processing time, Memory, Text generation, Autoregressive, Computational complexity, Input processing, Token storage, Speed improvement, Resource consumption

کلید واژه ها :
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs), Decoding Speculative, Prefix Caching, Chunked Attention, بهینه‌سازی, پردازش توکن‌ها, کاهش زمان پردازش, حافظه, تولید متن, autoregressive, پیچیدگی محاسباتی, پردازش ورودی, ذخیره‌سازی توکن‌ها, افزایش سرعت, مصرف منابع.

مطالب مرتبط :
اسلاید اول: مفاهیم پایه و تکنیک‌های کلیدی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
اسلاید دوم: مدل‌های زبانی بزرگ و تکنیک‌های پردازش پیشرفته: از آموزش تا استنتاج
اسلاید سوم: مقیاس‌بندی خودکار و بهینه‌سازی سیستم‌های مدل زبانی بزرگ: راهکارها و تکنیک‌ها

سعیدصفایی سعیدصفایی

مدل های زبانی بزرگ