Как оптимизировать запросы к крупным языковым моделям для снижения нагрузки на сервер?

Для оптимизации запросов к крупным языковым моделям (LLMs) и снижения нагрузки на сервер можно использовать следующие методы:

• Сжатие входных данных. scm.etu.ru Этот подход позволяет сократить количество входных токенов без потери смысловой информации. scm.etu.ru Например, метод сжатия предложений на основе обучения с подкреплением (Sentence Compression with Reinforcement Learning — SCRL). scm.etu.ru
• Квантование. scm.etu.ru Этот метод снижает вычислительную сложность матричных операций, которые занимают значительную часть ресурсов. scm.etu.ru
• Управление памятью. scm.etu.ru Например, использование PagedAttention и KV-кэша. scm.etu.ru
• Построение инструкций. events.rudn.su Можно задать стандартный шаблон для ответов на вопросы пользователя, чтобы при подсчёте токенов учитывался только этот шаблон. events.rudn.su
• Кэширование с помощью векторных хранилищ. events.rudn.su Разбивая корпус документов на блоки, создавая векторные представления для каждого блока и векторизируя поступающие пользовательские запросы, можно уменьшить объём контекста, который необходимо передавать модели для ответа на вопросы. events.rudn.su
• Тонкая настройка. events.rudn.su Этот метод предполагает продолжение обучения LLMs на специальных, часто меньших, наборах данных, адаптированных к желаемому приложению. events.rudn.su

Также для повышения производительности и энергоэффективности LLM можно использовать аппаратные ускорители, такие как HLS и HIDA. scm.etu.ru