Spekülatif kod çözme işleminin AI çıkarımını 2-3 kat hızlandırdığını keşfedin. Bu tekniğin, daha hızlı ve verimli çıktı için LLM'leri ve Ultralytics nasıl optimize ettiğini öğrenin.
Spekülatif kod çözme, öncelikle Büyük Dil Modellerinde (LLM'ler) ve diğer sıralı üretim görevlerinde, çıktı kalitesinden ödün vermeden çıkarımları önemli ölçüde hızlandırmak için kullanılan gelişmiş bir optimizasyon tekniğidir. Geleneksel otoregresif üretimde, model her seferinde bir token üretir ve her adımda bir öncekinin tamamlanmasını bekler. Bu süreç, özellikle hesaplama hızından ziyade bellek bant genişliğinin genellikle darboğaz haline geldiği güçlü donanımlarda yavaş olabilir. Spekülatif kod çözme, daha küçük ve daha hızlı bir "taslak" model kullanarak gelecekteki token dizisini paralel olarak tahmin eder ve bu tahminler daha sonra daha büyük ve daha doğru olan "hedef" model tarafından tek bir geçişte doğrulanır. Taslak doğruysa, sistem birden fazla tokeni aynı anda kabul eder ve üretim sürecinde etkili bir şekilde ilerler.
Temel mekanizma, bir dizideki birçok simgenin (örneğin, "the", "and" gibi işlev kelimeleri veya bariz tamamlamalar) tahmin edilmesinin kolay olduğu ve büyük bir modelin tüm hesaplama gücünü gerektirmediği gözlemine dayanmaktadır. Bu kolay tahminleri hafif bir proxy modele aktararak, sistem ağır modelin çağrılması gereken sayıyı azaltır. Bu, sistemin daha hızlı ve daha az kaynak gerektiren bir şekilde çalışmasını sağlar.
Hedef model taslak dizisini incelediğinde, paralel bir doğrulama adımı kullanır. GPU'lar toplu işleme için yüksek düzeyde optimize edildiğinden, beş taslak belirteci aynı anda kontrol etmek, tek bir belirteci oluşturmakla yaklaşık olarak aynı süreyi alır . Hedef model taslakla uyumluysa, bu belirteçler kesinleştirilir. Herhangi bir noktada uyuşmazlık varsa dizi kesilir, doğru token eklenir ve işlem tekrarlanır. Bu yöntem, nihai çıktının matematiksel olarak hedef modelin kendi başına üreteceği çıktı ile aynı olmasını sağlar, doğruluğu korurken birçok senaryoda hızı 2 ila 3 kat artırır .
Bu teknik, özellikle gecikmenin kritik olduğu durumlarda, endüstrilerin üretken yapay zekayı kullanma şeklini dönüştürüyor.
Spekülatif kod çözmeyi benzer optimizasyon stratejilerinden ayırmak önemlidir.
Spekülatif kod çözme genellikle hizmet çerçevelerine entegre edilmiştir, ancak tahminleri doğrulama kavramı verimli yapay zeka için temel önemdedir. Aşağıda, PyTorch kullanılarak daha büyük bir modelin, spekülatif kod çözmedeki doğrulama adımına benzer şekilde, bir dizi aday girdiyi nasıl puanlayabileceğini veya doğrulayabileceğini PyTorch kavramsal bir örnek verilmiştir .
import torch
def verify_candidate_sequence(model, input_ids, candidate_ids):
"""Simulates the verification step where a target model checks candidate tokens."""
# Concatenate input with candidates for parallel processing
full_sequence = torch.cat([input_ids, candidate_ids], dim=1)
with torch.no_grad():
logits = model(full_sequence) # Single forward pass for all tokens
# Get the model's actual predictions (greedy decoding for simplicity)
predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)
# In a real scenario, we check if predictions match candidate_ids
return predictions
# Example tensor setup (conceptual)
# input_ids = torch.tensor([[101, 2054, 2003]])
# candidate_ids = torch.tensor([[1037, 3024]])
# verify_candidate_sequence(my_model, input_ids, candidate_ids)
Modellerin boyutu büyümeye devam ettikçe, hesaplama kapasitesi ile bellek bant genişliği arasındaki fark, genellikle "bellek duvarı" olarak adlandırılır ve giderek artar. Spekülatif kod çözme, her bellek erişiminin aritmetik yoğunluğunu en üst düzeye çıkararak bu farkı kapatmaya yardımcı olur. Bu verimlilik, üretken yapay zekanın büyük ölçekte sürdürülebilir bir şekilde kullanılması için çok önemlidir ve hem enerji tüketimini hem de işletim maliyetlerini azaltır.
Araştırmacılar şu anda benzer spekülatif ilkeleri bilgisayar görme görevlerine uygulamak için yollar arıyorlar. Örneğin, video oluşturmada, hafif bir model gelecekteki kareleri taslak olarak hazırlayabilir ve bunlar daha sonra yüksek kaliteli bir difüzyon modeli tarafından iyileştirilebilir. PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler bu optimizasyonları yerel olarak entegre ettiğinden, geliştiriciler metinden Ultralytics gibi gelişmiş mimariler tarafından işlenen karmaşık görsel verilere kadar daha geniş bir yelpazede daha hızlı çıkarım gecikmesi bekleyebilirler. Ultralytics .
Bu tür modellerin yaşam döngüsünü yönetenler için, Ultralytics gibi araçları kullanmak, temel veri kümelerinin ve eğitim boru hatlarının sağlam olmasını sağlayarak, gelişmiş çıkarım teknikleri için sağlam bir temel oluşturur. İster büyük dil modelleriyle ister son teknoloji nesne algılama ile çalışıyor olun, çıkarım boru hattını optimize etmek, prototipten üretime geçmek için önemli bir adım olmaya devam etmektedir.
