Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này tập trung vào tiềm năng xử lý song song của giải mã tự hồi quy để giải quyết vấn đề độ trễ suy luận của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Chúng tôi đề xuất một kỹ thuật giải mã song song nối tiếp thích ứng (ASPD) khai thác tính song song nội tại trong đầu ra của các mô hình tự hồi quy để thực hiện giải mã song song. ASPD bao gồm một đường ống tự động trích xuất và xác thực các cấu trúc dữ liệu có thể song song hóa và một công cụ giải mã lai cho phép chuyển đổi liền mạch giữa các chế độ giải mã tuần tự và song song. Kết quả thử nghiệm trên nhiều tác vụ khác nhau (tác vụ chung, tạo tìm kiếm tăng cường và suy luận toán học) chứng minh rằng ASPD vượt trội hơn các phương pháp hiện có về hiệu suất và hiệu suất, đạt tốc độ tăng trung bình 1,85 lần (lên đến 3,19 lần) trên Vicuna Bench trong khi vẫn duy trì mức giảm chất lượng phản hồi dưới 1%.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một kỹ thuật giải mã song song mới giúp cải thiện đáng kể tốc độ suy luận của LLM.
◦
Cải thiện hiệu suất đáng kể thông qua việc trích xuất cấu trúc song song tự động và cơ chế giải mã song song hiệu quả.
◦
Mở rộng khả năng triển khai LLM cho các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ như bot dịch vụ khách hàng hỗ trợ AI và công cụ tìm kiếm câu trả lời.
◦
Xác nhận tính hiệu quả và hiệu suất thông qua kết quả thí nghiệm Vicuna Bench.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để đánh giá hiệu suất tổng quát của kỹ thuật ASPD được đề xuất và khả năng áp dụng của nó cho nhiều kiến trúc LLM khác nhau.
◦
Cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của việc trích xuất tự động các cấu trúc có thể xử lý song song.
◦
Kết quả dựa trên một chuẩn mực cụ thể (Vicuna Bench) và cần phải xác minh hiệu suất trong các chuẩn mực khác hoặc môi trường ứng dụng thực tế.
