大语言模型(LLMs)将如何处理实时数据?

大语言模型(LLMs)将如何处理实时数据?

通过优化技术 (如量化、修剪和高效服务架构) 减少了llm中的推理延迟。量化降低了数值精度,例如将32位计算转换为16位或8位,这减少了处理时间和内存使用。修剪删除了不太重要的参数,减少了计算负荷,而不会显着影响精度。

硬件加速在最小化延迟方面起着至关重要的作用。Gpu、tpu和自定义AI加速器优化矩阵运算,这是转换器中的核心计算。此外,NVIDIA Triton和TensorRT等框架提供推理优化,实现更快、更高效的模型部署。

并行处理和批处理推理还通过同时处理多个请求或令牌来减少延迟。在实时应用程序中,缓存中间计算和限制输出长度等技术进一步提高了响应时间。这些策略可确保llm在对延迟敏感的环境 (如聊天机器人或搜索引擎) 中提供高性能。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
知识图谱如何促进人工智能的发展?
可解释AI (XAI) 旨在使人工智能系统的决策和过程对用户和利益相关者透明和可理解。XAI的主要目标包括增强对AI系统的信任,促进问责制并确保遵守法规。信任至关重要,因为如果用户能够理解如何做出决策,他们更有可能接受并有效地使用人工智能系
Read Now
在卷积神经网络(CNN)中,池化层的作用是什么?
一些工具可以帮助可视化神经网络架构,使开发人员和研究人员更容易理解和调试他们的模型。一些流行的工具包括TensorBoard、Netron和Keras-Visualizer。 与TensorFlow集成的TensorBoard提供了一套可
Read Now
什么是个性化推荐?
推荐系统在音乐流媒体服务中发挥着至关重要的作用,帮助用户发现符合他们口味的新艺术家、专辑和曲目。这些系统分析用户行为,诸如收听历史、播放列表创建和歌曲评级,以提供个性化推荐。通过采用各种算法,如协同过滤,基于内容的过滤或混合方法,音乐流媒体
Read Now

AI Assistant