Sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni
Risultati principali
La tecnologia di sviluppo e hosting dei Large Language Model (LLM) si è sviluppata e diffusa, rendendola ora ampiamente accessibile.
Le nostre indagini e i nostri esperimenti dimostrano che oggi è possibile per qualsiasi azienda ospitare e personalizzare modelli quasi all'avanguardia. Tuttavia, i costi sono tali da non rendere realistica l'offerta di modelli open-source in scala reale a prezzi competitivi con i fornitori hyperscale.
Questo articolo fornisce una dimostrazione di ciò che è possibile fare con l'hardware di base e discute le implicazioni del cambiamento nella tecnologia dell'IA che ha permesso questa dimostrazione.
Vengono descrittitre futuri per la tecnologia AI :
- un futuro in cui la scala domina,
- un futuro in cui la scala è importante
- e un futuro in cui la scala è irrilevante.
Le prove attuali indicano il futuro in cui la scala è importante e non quello in cui la scala domina, ma ci sono anche indicazioni che la scala potrebbe essere ancora meno importante. Scaricate il nostro white paper per scoprire come sia possibile per qualsiasi azienda ospitare e personalizzare modelli quasi all'avanguardia.
Domande frequenti: Sviluppo di LLM aziendali
Che significa distillazione dei modelli nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni?
La distillazione dei modelli è una tecnica che addestra un modello “studente” più piccolo a replicare il comportamento di un modello linguistico (LLM) “insegnante” più grande. Riduce le dimensioni del modello e i requisiti di calcolo, preservando al contempo la maggior parte delle prestazioni originali.
In ambito aziendale, la distillazione dei modelli consente un'implementazione efficiente in termini di costi degli LLM su infrastrutture GPU di fascia media invece che su cluster hyperscale. Se combinata con la quantizzazione e la messa a punto efficiente dei parametri, riduce significativamente i costi di inferenza e la latenza. La distillazione è particolarmente utile per applicazioni specifiche di dominio che non richiedono modelli di dimensioni estreme.
Il documento completo Thought Leadership spiega come la distillazione sta ridefinendo l'economia delle infrastrutture LLM e la strategia aziendale in materia di IA. Scarica il rapporto per conoscere i benchmark e approfondimenti sull'implementazione.
Qual è la differenza tra distillazione e quantizzazione dei modelli?
La distillazione e la quantizzazione dei modelli sono entrambe tecniche di ottimizzazione LLM, ma affrontano aspetti diversi dell'efficienza. La distillazione riduce le dimensioni del modello addestrando un modello più piccolo a imitare uno più grande. La quantizzazione riduce l'utilizzo della memoria diminuendo la precisione numerica (ad esempio, da 16 bit a 8 bit).
La distillazione modifica l'architettura del modello e il numero di parametri, mentre la quantizzazione modifica il modo in cui i parametri sono rappresentati. Combinate, queste tecniche possono ridurre significativamente i requisiti della GPU e i costi di inferenza senza un degrado significativo delle prestazioni.
Il Thought Leadership esplora come la combinazione di distillazione e quantizzazione consenta prestazioni quasi all'avanguardia su hardware accessibile. Scarica il documento completo per i benchmark tecnici.
La creazione di un LLM privato è più conveniente rispetto all'utilizzo di modelli basati su API?
La creazione di un LLM privato può essere più conveniente su larga scala, in particolare per carichi di lavoro sostenuti con un volume elevato di token e requisiti rigorosi di governance dei dati. Tuttavia, il costo totale di proprietà dipende dall'infrastruttura, dalle competenze ingegneristiche e dai tassi di utilizzo.
I modelli basati su API offrono una rapida implementazione ed elasticità, ma i costi di utilizzo a lungo termine possono superare il costo di gestione di un modello ottimizzato e self-hosted. Le aziende devono valutare le spese in conto capitale per le GPU, la maturità dei MLOps, il rischio di conformità e la differenziazione strategica.
Il rapporto completo confronta gli scenari di prezzo delle API con strategie di modelli self-hosted e distillati in base a diverse ipotesi di utilizzo. Scarica l'analisi per una modellizzazione dettagliata dei costi.
.webp "GFT Contact: Dean Clark")
