کوانتیزه‌سازی 8/4 بیت در StarCoder
مدل کدینگی StarCoder در راستای بهینه‌سازی با استفاده از کوانتیزه‌سازی بالا، هم‌چنین به آخرین سطح فناوری، نسخهٔ 8 بیتی (INT8) و 4 بیتی (INT4) را ارائه کرده است.
این تکنیک باعث کاهش وزن مدل تا ۷۵٪ می‌شود و حافظه مورد نیاز قاعدتاً کاهش می‌یابد، در حالی که دقت پیش‌بینی در حد قابل قبولی باقی می‌ماند.
- کاهش مصرف حافظه تا 70٪
- متوسط زمان تولید توکن 20% سریع‌تر
- میزان متن سازگار با فرمت‌های متناسب شناسایی بلندها کمتر
استفاده از Speculative Decoding در کدنویسی هوش مصنوعی
Speculative Decoding به‌دست آوردن نتایج ممکن چندگانه پیش از دریافت توکن واقعی، و برآورده کردن حفاظت‌های اشکال پردازش نوسانی می‌پردازد.
در نسخهٔ فعلی، این الگوریتم تولید چندین پیش‌بینی را برای هر توکن انجام می‌دهد و زمان لازم برای تولید مدل را تا 35٪ کاهش می‌دهد.
سرعت و کارآیی در Intel Xeon با Optimum
به‌وسیلهٔ کتابخانهٔ Optimum از Hugging Face، ما بتوانیم مدل را گسترش دهیم و در پردازنده‌های Xeon نرم‌افزار OpenAI اجرا شود.
این ترکیب باعث می‌شود که کاربران مدل را در محیط‌های واقعی، مثلاً سرورهای ابری، با هزینه کمتر استفاده کنند.
پرسش‌های پرتکرار
کوانتیزه‌سازی 8/4 بیت در LLM چیست و چه تأثیری دارد؟
کوانتیزه‌سازی 8/4 بیت برای تبدیل وزن‌های مدل به داده‌های 8 بیتی و 4 بیتی است، که باعث کاهش حجم مدل، مصرف حافظه، و نیاز به پردازش کمتر می‌شود؛ در عین حال دقت در حد قابل قبولی باقی می‌ماند.
Speculative Decoding چگونه عملکرد را بهبود می‌بخشد؟
Speculative Decoding با پیش‌بینی جفت چندگانه توکن برای هر چکک، سرعت تولید را تا 30٪ افزایش می‌دهد؛ چون مدل در حین انتظار پاسخ، پیش‌پردازش می‌کند و زمان انتظار را به حداقل می‌رساند.
