Pile matérielle et logicielle de l'IA

Quel est le principe du « décodage spéculatif », qui accélère l'inférence des grands modèles de langage ?

  1. ADeviner la réponse au hasard et la produire telle quelle
  2. BRédiger un brouillon de plusieurs jetons à l'avance avec un petit modèle, les vérifier en une seule passe avec le grand modèle et adopter d'un coup ceux qui sont corrects
  3. CUtiliser le grand modèle avec la moitié de ses couches
Afficher la réponse et l'explication

Réponse : B. Rédiger un brouillon de plusieurs jetons à l'avance avec un petit modèle, les vérifier en une seule passe avec le grand modèle et adopter d'un coup ceux qui sont corrects

Le décodage étant limité par la mémoire, le temps de lecture des poids du grand modèle est presque le même pour calculer un jeton ou plusieurs ensemble. Un petit modèle léger prédit donc les jetons suivants, le grand modèle les vérifie ensemble en une seule propagation avant, et les jetons corrects sont adoptés d'un coup. Si les prédictions sont souvent justes, le nombre d'appels au grand modèle diminue, ce qui accélère le traitement sans changer la qualité de la sortie.

S'entraîner sur ce thème Retour au thème

Autres questions sur Pile matérielle et logicielle de l'IA

  1. Pourquoi la consultation de grandes tables d'embeddings, utilisées notamment dans les modèles de systèmes de recommandation, est-elle difficile à traiter pour le matériel d'IA ?
  2. Quel ordre de la pile logicielle d'IA, de la couche la plus proche de l'utilisateur à la plus proche du matériel, est correct ?
  3. Quelle différence entre « entraînement » et « inférence » d'un réseau de neurones est correcte ?
  4. Laquelle des propositions suivantes n'explique pas pourquoi la mémoire nécessaire à l'entraînement est bien plus grande que pour l'inférence du même modèle ?
  5. Un modèle de 7 milliards de paramètres (7B) est entraîné en conservant poids, gradients et les deux états d'Adam en FP32 (4 octets). Quelle valeur est la plus proche de la mémoire nécessaire, activations exclues ?