Оптимизация ИИ-бюджета: масштабирование Train-to-Test
Как оптимизировать затраты на вычисления для ИИ? Стандартные подходы игнорируют расходы на инференс, что создает проблемы для реальных LLM-приложений.
Понимание и оптимизация бюджета вычислений для искусственного интеллекта — задача, особенно актуальная в контексте больших языковых моделей (LLM). Стандартные рекомендации при разработке LLM часто фокусируются исключительно на стоимости обучения, оставляя без внимания затраты на инференс.
Этот односторонний подход создает значительные сложности для реальных приложений, где активно используются методы масштабирования на этапе инференса. Такие методы, например, включают множественные проходы рассуждений для повышения точности ответов модели. Игнорирование этих расходов может привести к неэффективному использованию ресурсов и увеличению общих операционных затрат.