نویسنده(های): ایسورو لاکشان اکانایاکا
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
مدل های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4 با فعال کردن پیشرفته، صنایع را متحول کرده اند پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و موارد دیگر. با این حال، استقرار این مدل‌های قدرتمند در مقیاس، چالش‌های مهمی را به‌ویژه در مورد هزینه‌های استنتاج ایجاد می‌کند. هزینه های عملیاتی بالا می تواند مقیاس پذیری، سودآوری و پایداری را مختل کند و بهینه سازی فرآیندهای استنتاج LLM را ضروری می کند. این مقاله ده استراتژی اثبات شده برای کاهش هزینه‌های استنتاج LLM را بررسی می‌کند و تضمین می‌کند که برنامه‌های هوش مصنوعی کارآمد، مقیاس‌پذیر و از نظر اقتصادی مقرون‌به‌صرفه باقی می‌مانند.
بهینه‌سازی هزینه‌های استنتاج LLM فقط یک ملاحظات مالی نیست – این به طور مستقیم بر چندین جنبه حیاتی استقرار هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد:
مقیاس‌پذیری: استنتاج مقرون‌به‌صرفه به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی را بدون هزینه‌های بازدارنده مقیاس‌بندی کنند، و استقرار گسترده‌تر در موارد استفاده و بازارهای مختلف را تسهیل کنند. سودآوری: کاهش هزینه‌های عملیاتی مستقیماً نتیجه را افزایش می‌دهد، راه‌حل‌های هوش مصنوعی را از نظر مالی دوام‌آورتر و برای ذینفعان جذاب‌تر می‌کند. پایداری: بهینه‌سازی فرآیندهای استنتاج می‌تواند منجر به کاهش مصرف انرژی شود و به اقدامات زیست‌محیطی پایدار کمک کند.
بینش کلیدی: بهینه‌سازی هزینه‌های LLM برای مقیاس‌بندی موثر و پایدار هوش مصنوعی ضروری است، اطمینان حاصل می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند راه‌حل‌های قدرتمند هوش مصنوعی را بدون به خطر انداختن عوامل اقتصادی یا محیطی به کار گیرند.
با در نظر گرفتن این ملاحظات، اجازه دهید ده استراتژی را برای کاهش قابل توجه هزینه های استنتاج LLM بررسی کنیم.
کوانتیزاسیون یک تکنیک در یادگیری ماشینی… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی