AI硬體與軟體堆疊

關於加速大型語言模型推論的「推測解碼(speculative decoding)」之概念,下列何者正確?

  1. A隨機猜測答案,直接輸出
  2. B以小型模型預先草擬到數個token之後,再由大型模型一次集中驗證,將正確的部分一併採用
  3. C將大型模型的層減半來使用
查看答案與解析

正確答案:B. 以小型模型預先草擬到數個token之後,再由大型模型一次集中驗證,將正確的部分一併採用

由於解碼受記憶體限制,無論大型模型計算1個token,還是集中計算數個token,讀取權重的時間幾乎相同。因此先由輕量的小型模型預測接下來的數個token,大型模型則以一次順向傳播集中確認,將正確的部分一併採用。若預測的命中率高,大型模型的呼叫次數就會減少,在不改變輸出品質的情況下變快。

  • A. 猜測的答案必定會由大型模型加以確認。
  • B. 正確。可以讓結果與單獨使用大型模型時相同。
  • C. 大型模型是照原樣使用。
練習這個領域 前往領域頁面

AI硬體與軟體堆疊的其他題目

  1. 在推薦系統的模型等所使用的大型嵌入表(embedding table)之查表,難以用AI硬體處理,其原因下列何者正確?
  2. 將AI的軟體堆疊從貼近使用者的上層,依序排列到貼近硬體的下層,下列何者正確?
  3. 關於神經網路的「訓練」與「推論」之差異,下列何者正確?
  4. 下列何者「不是」訓練所需記憶體遠大於同一模型推論的原因?
  5. 以FP32(4位元組)持有權重、梯度與Adam的兩個狀態,來訓練參數量70億(7B)的模型。排除啟動值後,所需記憶體最接近下列何者?