Оптимізація ефективності зосереджена на виконанні більшої роботи з меншими обчислювальними ресурсами, тоді як максимальне масштабування продуктивності підштовхує системи штучного інтелекту до їхніх абсолютних меж можливостей. Обидва підходи мають значення, але вони служать принципово різним цілям у сучасній розробці та розгортанні штучного інтелекту.
Стратегія покращення результатів роботи моделі штучного інтелекту на одиницю обчислень, енергії або вартості.
Підхід, який розширює розмір моделі, навчальні дані та обчислення для розширення меж можливостей.
| Функція | Оптимізація ефективності | Максимальне масштабування продуктивності |
|---|---|---|
| Основна мета | Максимізація якості виводу на одиницю обчислень | Максимізуйте потужності сировини незалежно від вартості |
| Типові методи | Квантування, обрізання, дистиляція, PEFT | Більші моделі, більше даних, довше навчання |
| Вимоги до обчислень | Часто працює на скромному обладнанні | Вимагає великих кластерів графічних процесорів та інфраструктури |
| Профіль витрат | Нижчі витрати на навчання та логічний висновок | Дуже високі початкові та експлуатаційні витрати |
| Найкращий варіант використання | Розгортання в виробничому середовищі, периферійні пристрої, економічно чутливі програми | Дослідження, передові орієнтири, вивчення можливостей |
| Підхід масштабованості | Оптимізуйте існуючі моделі, щоб робити більше з меншими витратами | Збільште розмір моделі та набору даних, щоб розблокувати нові можливості |
| Енергетичний слід | Зменшене споживання енергії на висновок | Значне споживання енергії під час тренувань та подачі |
| Час до отримання результатів | Швидші цикли ітерацій на менших установках | Тривалі тренувальні пробіжки, що вимірюються тижнями або місяцями |
Оптимізація ефективності розглядає обчислення як дефіцитний ресурс і запитує, як вичавити максимум можливостей з фіксованого бюджету. Масштабування максимальної продуктивності дотримується протилежної точки зору, припускаючи, що збільшення обчислень для вирішення проблеми надійно розблокує нові моделі поведінки. Обидві філософії дали реальні результати, але вони відображають різні погляди на те, звідки береться прогрес ШІ.
З точки зору ефективності, практики покладаються на квантування для зменшення точності ваг, обрізання для видалення надлишкових параметрів та дистиляцію для перенесення знань у менші моделі студентів. Параметрично ефективні методи точного налаштування, такі як LoRA, зробили налаштування доступним. Натомість робота, орієнтована на масштабування, інвестує у більші трансформаторні архітектури, набори даних на трильйон токенів та розподілені навчальні фреймворки, які одночасно координують тисячі акселераторів.
Методи підвищення ефективності демократизують ШІ, дозволяючи стартапам та окремим дослідникам запускати потужні моделі на одній робочій станції або навіть ноутбуці. Максимальне масштабування концентрує потужності між добре фінансованими лабораторіями та гіперскейлерами, оскільки навчання передової моделі може коштувати більше, ніж річний дохід компанії середнього розміру. Цей розрив у вартості визначає, хто отримує право створювати передові системи.
Агресивна робота з підвищення ефективності неминуче призводить до певних жертв якості, хоча розрив значно скоротився за останні роки. Добре оптимізована модель з 7 мільярдами параметрів може конкурувати зі старими системами з 70 мільярдами параметрів у багатьох завданнях. Масштабування, з іншого боку, як правило, призводить до якісних стрибків, а не до поступових вигод, особливо для міркувань, кодування та мультимодального розуміння.
Оптимізація ефективності виграє для будь-якого розгортання, де домінують обмеження затримки, вартості або апаратного забезпечення, наприклад, для мобільних додатків, помічників у реальному часі та API з великим обсягом обробки. Масштабування максимальної продуктивності виграє, коли метою є розширення меж жорстких бенчмарків, наукових досліджень або завдань, де поточні моделі просто не справляються. Багато виробничих систем поєднують обидва методи, використовуючи масштабовані моделі під час досліджень та оптимізовані варіанти під час обслуговування.
Більші моделі завжди кращі за менші оптимізовані.
У багатьох практичних завданнях добре оптимізована менша модель зрівняється або перевершує більшу неоптимізовану. Розрив значною мірою залежить від робочого навантаження, причому моделі, налаштовані на ефективність, часто перемагають у чутливих до затримки застосунках, тоді як масштабовані моделі домінують у тестах жорсткого мислення.
Оптимізація ефективності полягає лише у зменшенні розмірів моделей.
Ефективність охоплює широкий набір інструментів, включаючи квантування, скорочення, дистиляцію, кращі архітектури та розумніші процедури навчання. Зменшення розміру є одним із результатів, але ширша мета — максимізація корисної продуктивності на джоуль або на витрачений долар.
Закони масштабування означають, що ШІ буде продовжувати вдосконалюватися вічно зі збільшенням обчислювальних можливостей.
Закони масштабування описують передбачувані вигоди в певних режимах, але віддача зменшується, а вузькі місця в даних стають реальними обмеженнями. Недавні дослідження показують, що наївне масштабування стикається з труднощами без супутніх алгоритмічних інновацій.
Вам потрібно обрати один або інший підхід.
Більшість успішних систем штучного інтелекту використовують обидві стратегії. Лабораторії масштабують моделі під час попереднього навчання, щоб виявити можливості, а потім застосовують методи підвищення ефективності, щоб зробити ці можливості доступними для реальних користувачів. Ці дві стратегії підсилюють одна одну, а не конкурують.
Ефективні моделі корисні лише для розгортання, а не для досліджень.
Дослідження ефективності призвели до значних архітектурних інновацій, включаючи FlashAttention, увагу до групових запитів та маршрутизацію з використанням змішаних експертів. Ці досягнення часто виникають через обмеження ефективності, а потім також приносять користь масштабованим системам.
Оберіть оптимізацію ефективності, коли бюджет, затримка або апаратні обмеження мають найбільше значення, особливо для виробничих систем, що обслуговують реальних користувачів. Оберіть масштабування максимальної продуктивності, коли метою є розширення меж можливостей для складних завдань, і у вас є обчислювальний бюджет, який це підтримує. На практиці найпотужніші продукти штучного інтелекту поєднують обидві філософії: масштабування під час розробки та оптимізацію для розгортання.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
