ການຖອດລະຫັດການຄາດເດົາການຄາດເດົາ (SSD)

ຄໍຂອດຂອງ AI ທົ່ວໄປ

ຕົວແບບ AI ທົ່ວໄປໄດ້ຈັບໃຈໂລກດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການຂຽນ, ລະຫັດ, ແລະສ້າງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃຜກໍ່ຕາມທີ່ໄດ້ພົວພັນກັບຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM) ໄດ້ປະສົບກັບຄວາມຊັກຊ້າ - ການຢຸດຊົ່ວຄາວລະຫວ່າງການສົ່ງຄໍາເຕືອນແລະການໄດ້ຮັບສອງສາມຄໍາທໍາອິດຂອງຄໍາຕອບ. latency ນີ້ເປັນອຸປະສັກອັນໃຫຍ່ຫຼວງອັນດຽວໃນການສ້າງປະສົບການ AI ທີ່ມີນ້ໍາ, ເປັນທໍາມະຊາດ, ແລະການໂຕ້ຕອບຢ່າງແທ້ຈິງ. ຫຼັກຂອງບັນຫາແມ່ນຢູ່ໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງຕົວແບບຂອງຕົນເອງ. LLMs ສ້າງ token-by-token, ແຕ່ລະຄໍາໃຫມ່ຂຶ້ນກັບລໍາດັບທັງຫມົດທີ່ມາກ່ອນມັນ. ລັກສະນະຕາມລໍາດັບນີ້, ໃນຂະນະທີ່ມີພະລັງ, ມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນທາງດ້ານການຄິດໄລ່ແລະໂດຍທໍາມະຊາດຊ້າ. ເນື່ອງຈາກທຸລະກິດຊອກຫາການເຊື່ອມໂຍງ AI ເຂົ້າໃນແອັບພລິເຄຊັນແບບສົດໆ ເຊັ່ນ: chatbots ການບໍລິການລູກຄ້າ, ການແປສົດ ຫຼືການວິເຄາະແບບໂຕ້ຕອບ, ການຕອບສະໜອງນີ້ຈະກາຍເປັນບັນຫາທາງທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄວາມຢາກຮູ້ທາງດ້ານເຕັກນິກເທົ່ານັ້ນ.

ທາງລັດທີ່ສະຫລາດ: ວິທີການຖອດລະຫັດແບບຄາດເດົາເຮັດວຽກ

Speculative Decoding (SD) ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ສະຫລາດທີ່ອອກແບບມາເພື່ອທໍາລາຍຄໍຂວດຕາມລໍາດັບນີ້ ໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງສະຖາປັດຕະຍະກໍາພື້ນຖານຂອງຕົວແບບ ຫຼືຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດ. ແນວຄວາມຄິດຫຼັກແມ່ນການໃຊ້ຕົວແບບ "ຮ່າງ" ເພື່ອສ້າງລໍາດັບສັ້ນຂອງໂທເຄັນຢ່າງໄວວາ ແລະຮູບແບບ "ເປົ້າໝາຍ" (LLM ທີ່ມີອໍານາດຫຼາຍ, ຊ້າກວ່າ) ເພື່ອກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮ່າງໃນຂັ້ນຕອນຂະຫນານດຽວ.

ນີ້ແມ່ນລາຍລະອຽດຂອງຂະບວນການທີ່ງ່າຍດາຍ:

• ໄລຍະຮ່າງ: ຮູບແບບຂະໜາດນ້ອຍ ແລະໄວ (ຕົວແບບສະບັບຮ່າງ) ສ້າງໂທເຄັນຜູ້ສະໝັກຫຼາຍອັນໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ—ເປັນສະບັບຮ່າງທີ່ຄາດເດົາໄດ້ວ່າຄຳຕອບອາດຈະເປັນແນວໃດ.
• ໄລຍະການກວດສອບ: ຂັ້ນຕອນຕົ້ນຕໍ, ເປົ້າໝາຍ LLM ຈະໃຊ້ລຳດັບຮ່າງທັງໝົດນີ້ ແລະປະມວນຜົນມັນໃນຄັ້ງດຽວ. ແທນທີ່ຈະສ້າງ tokens ໃໝ່, ມັນເຮັດການສົ່ງຕໍ່ເພື່ອຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງແຕ່ລະ token ໃນສະບັບຮ່າງທີ່ຖືກຕ້ອງ.
• ໄລຍະການຍອມຮັບ: ຮູບແບບເປົ້າຫມາຍຍອມຮັບຄໍານໍາຫນ້າທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຍາວທີ່ສຸດຈາກສະບັບຮ່າງ. ຖ້າຮ່າງແມ່ນດີເລີດ, ທ່ານໄດ້ຮັບໂທເຄັນຫຼາຍອັນສໍາລັບລາຄາທີ່ຄິດໄລ່ຂອງຫນຶ່ງ. ຖ້າຮ່າງນັ້ນຜິດບາງສ່ວນ, ຮູບແບບເປົ້າໝາຍຈະສ້າງຄືນມາຈາກຈຸດທີ່ຜິດພາດເທົ່ານັ້ນ, ຍັງປະຢັດເວລາ.

ໂດຍ​ເນື້ອ​ແທ້​ແລ້ວ, ການ​ຖອດ​ລະ​ຫັດ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ອະ​ນຸ​ຍາດ​ໃຫ້​ແບບ​ຈຳ​ລອງ​ທີ່​ໃຫຍ່​ກວ່າ “ຄິດ​ໄວ​ຂຶ້ນ” ໂດຍ​ການ​ນຳ​ໃຊ້​ຕົວ​ແບບ​ທີ່​ນ້ອຍ​ກວ່າ ເພື່ອ​ເຮັດ​ການ​ເດົາ​ໄວ​ໃນ​ເບື້ອງ​ຕົ້ນ. ວິທີການນີ້ສາມາດນໍາໄປສູ່ການເລັ່ງ 2x ຫາ 3x ໃນເວລາສົມມຸດຕິຖານ, ການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຕອບສະຫນອງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການຫັນປ່ຽນແອັບພລິເຄຊັນທຸລະກິດດ້ວຍ AI ທີ່ໄວຂຶ້ນ

ຄວາມ​ໝາຍ​ຂອງ​ການ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ AI latency ແມ່ນ​ເລິກ​ຊຶ້ງ​ສຳ​ລັບ​ການ​ດຳ​ເນີນ​ທຸ​ລະ​ກິດ. ຄວາມໄວແປໂດຍກົງເຖິງປະສິດທິພາບ, ການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະການປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້.

ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ຕົວ​ແທນ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ລູກ​ຄ້າ​ໂດຍ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້ AI ຮ່ວມ​ທົດ​ລອງ. ດ້ວຍມາດຕະຖານ LLM latency, ຕົວແທນຕ້ອງຢຸດຊົ່ວຄາວຫຼັງຈາກການສອບຖາມແຕ່ລະຄັ້ງ, ການສ້າງການສົນທະນາ stilted. ດ້ວຍການຖອດລະຫັດການຄາດເດົາ, ຄໍາແນະນໍາຂອງ AI ປາກົດຂຶ້ນເກືອບທັນທີ, ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແທນສາມາດຮັກສາການໄຫຼວຽນທໍາມະຊາດກັບລູກຄ້າແລະແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ໃນການບໍລິການແປພາສາສົດ, ຄວາມລ່າຊ້າທີ່ຫຼຸດລົງໝາຍຄວາມວ່າການສົນທະນາສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໃນເວລາໃກ້ກັບເວລາຈິງ, ທໍາລາຍອຸປະສັກທາງພາສາໄດ້ມີປະສິດທິພາບກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນມາ.

ການຖອດລະຫັດການຄາດເດົາບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການເຮັດໃຫ້ AI ໄວຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ; ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການເຮັດໃຫ້ມັນປະສົມປະສານເຂົ້າໄປໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ບ່ອນທີ່ຄວາມໄວແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາ.

ສຳລັບນັກພັດທະນາທີ່ສ້າງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຊ້ AI, ການເລັ່ງຄວາມໄວນີ້ໝາຍເຖິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄຳນວນໜ້ອຍລົງຕໍ່ການສອບຖາມ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຮັບໃຊ້ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍໂຄງສ້າງພື້ນຖານດຽວກັນ ຫຼືສະເໜີໃຫ້ຄຸນສົມບັດ AI ທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ ໂດຍບໍ່ມີການເພີ່ມເວລາໃນການຕອບສະໜອງ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເວທີເຊັ່ນ Mewayz ກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນ. Mewayz ສະໜອງ OS ທຸລະກິດແບບໂມດູລາທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດລວມເອົາເຕັກນິກ AI ທີ່ທັນສະໄໝເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີຢູ່ຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຢ່າງບໍ່ຫຍຸ້ງຍາກ. ໂດຍການປະຖິ້ມຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງອອກ, Mewayz ຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດສາມາດເລັ່ງການສະຫຼຸບໄດ້ສໍາລັບທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກການສ້າງບົດລາຍງານອັດຕະໂນມັດໄປສູ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ, ຮັບປະກັນວ່າ AI ເປັນຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ຕອບສະຫນອງ, ບໍ່ແມ່ນຄໍຂວດທີ່ຊ້າລົງ.

ອາ​ນາ​ຄົດ​ແມ່ນ​ໄວ​: ການ​ຮັບ​ຮອງ​ເອົາ​ການ​ອະ​ທິ​ຖານ​ທີ່​ເລັ່ງ​ການ

ການຖອດລະຫັດແບບຄາດເດົາແມ່ນສະແດງເຖິງການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າຫາ AI inference. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂະຫນາດຕົວແບບດິບບໍ່ແມ່ນເສັ້ນທາງດຽວທີ່ຈະມີຄວາມສາມາດ; ປະສິດທິພາບແລະວິສະວະກໍາທີ່ສະຫລາດແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນ. ໃນຂະນະທີ່ການຄົ້ນຄວ້າຍັງສືບຕໍ່, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການປ່ຽນແປງທີ່ກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກນິກນີ້, ບາງທີອາດໃຊ້ກົນໄກຮ່າງທີ່ຊັບຊ້ອນກວ່າຫຼືນໍາໃຊ້ມັນກັບແບບຈໍາລອງຫຼາຍຮູບແບບ.

ການ​ແຂ່ງ​ຂັນ​ເພື່ອ​ໃຫ້ AI ມີ​ອໍາ​ນາດ​ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​ມີ​ການ​ເຊື່ອມ​ໂຍງ inextricably ກັບ​ການ​ແຂ່ງ​ຂັນ​ສໍາ​ລັບ AI ໄວ​ຂຶ້ນ. ເທັກນິກເຊັ່ນການຖອດລະຫັດແບບຄາດເດົາໄດ້ຮັບປະກັນວ່າພວກເຮົາສາມາດນຳໃຊ້ທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງຕົວແບບຂະໜາດໃຫຍ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ເໝາະສົມກັບເວລາ. ສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ຄິດໄປຂ້າງຫນ້າ, ການຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບໍ່ມີທາງເລືອກອີກຕໍ່ໄປ; ມັນເປັນຄວາມຈໍາເປັນໃນການແຂ່ງຂັນເພື່ອສ້າງລະບົບທີ່ວ່ອງໄວ, ສະຫຼາດ, ແລະການໂຕ້ຕອບຢ່າງແທ້ຈິງ. ເວທີທີ່ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ ແລະເຮັດໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງນະວັດຕະກຳເຫຼົ່ານີ້ງ່າຍຂຶ້ນ ເຊັ່ນ Mewayz ຈະຢູ່ໃນແຖວໜ້າໃນການເສີມສ້າງແອັບພລິເຄຊັນທຸລະກິດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ລຸ້ນຕໍ່ໄປ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ຄໍຂອດຂອງ AI ທົ່ວໄປ

ຕົວແບບ AI ທົ່ວໄປໄດ້ຈັບໃຈໂລກດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການຂຽນ, ລະຫັດ, ແລະສ້າງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃຜກໍ່ຕາມທີ່ໄດ້ພົວພັນກັບຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM) ໄດ້ປະສົບກັບຄວາມຊັກຊ້າ - ການຢຸດຊົ່ວຄາວລະຫວ່າງການສົ່ງຄໍາເຕືອນແລະການໄດ້ຮັບສອງສາມຄໍາທໍາອິດຂອງຄໍາຕອບ. latency ນີ້ເປັນອຸປະສັກອັນໃຫຍ່ຫຼວງອັນດຽວໃນການສ້າງປະສົບການ AI ທີ່ມີນ້ໍາ, ເປັນທໍາມະຊາດ, ແລະການໂຕ້ຕອບຢ່າງແທ້ຈິງ. ຫຼັກຂອງບັນຫາແມ່ນຢູ່ໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງຕົວແບບຂອງຕົນເອງ. LLMs ສ້າງ token-by-token, ແຕ່ລະຄໍາໃຫມ່ຂຶ້ນກັບລໍາດັບທັງຫມົດທີ່ມາກ່ອນມັນ. ລັກສະນະຕາມລໍາດັບນີ້, ໃນຂະນະທີ່ມີພະລັງ, ມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນທາງດ້ານການຄິດໄລ່ແລະໂດຍທໍາມະຊາດຊ້າ. ເນື່ອງຈາກທຸລະກິດຊອກຫາການເຊື່ອມໂຍງ AI ເຂົ້າໃນແອັບພລິເຄຊັນແບບສົດໆ ເຊັ່ນ: chatbots ການບໍລິການລູກຄ້າ, ການແປສົດ ຫຼືການວິເຄາະແບບໂຕ້ຕອບ, ການຕອບສະໜອງນີ້ຈະກາຍເປັນບັນຫາທາງທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄວາມຢາກຮູ້ທາງດ້ານເຕັກນິກເທົ່ານັ້ນ.

ທາງລັດທີ່ສະຫລາດ: ວິທີການຖອດລະຫັດແບບຄາດເດົາເຮັດວຽກ

Speculative Decoding (SD) ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ສະຫລາດທີ່ອອກແບບມາເພື່ອທໍາລາຍຄໍຂວດຕາມລໍາດັບນີ້ ໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງສະຖາປັດຕະຍະກໍາພື້ນຖານຂອງຕົວແບບ ຫຼືຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດ. ແນວຄວາມຄິດຫຼັກແມ່ນການໃຊ້ຕົວແບບ "ຮ່າງ" ເພື່ອສ້າງລໍາດັບສັ້ນຂອງໂທເຄັນຢ່າງໄວວາ ແລະຮູບແບບ "ເປົ້າໝາຍ" (LLM ທີ່ມີອໍານາດຫຼາຍ, ຊ້າກວ່າ) ເພື່ອກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຮ່າງໃນຂັ້ນຕອນຂະຫນານດຽວ.

ການຫັນປ່ຽນແອັບພລິເຄຊັນທຸລະກິດດ້ວຍ AI ທີ່ໄວຂຶ້ນ

ຄວາມ​ໝາຍ​ຂອງ​ການ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ AI latency ແມ່ນ​ເລິກ​ຊຶ້ງ​ສຳ​ລັບ​ການ​ດຳ​ເນີນ​ທຸ​ລະ​ກິດ. ຄວາມໄວແປໂດຍກົງເຖິງປະສິດທິພາບ, ການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະການປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້.

ອາ​ນາ​ຄົດ​ແມ່ນ​ໄວ​: ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ອະ​ທິ​ຖານ​ທີ່​ເລັ່ງ​ການ

ການຖອດລະຫັດແບບຄາດເດົາແມ່ນສະແດງເຖິງການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າຫາ AI inference. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂະຫນາດຕົວແບບດິບບໍ່ແມ່ນເສັ້ນທາງດຽວທີ່ຈະມີຄວາມສາມາດ; ປະສິດທິພາບແລະວິສະວະກໍາທີ່ສະຫລາດແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນ. ໃນຂະນະທີ່ການຄົ້ນຄວ້າຍັງສືບຕໍ່, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນການປ່ຽນແປງທີ່ກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກນິກນີ້, ບາງທີອາດໃຊ້ກົນໄກຮ່າງທີ່ຊັບຊ້ອນກວ່າຫຼືນໍາໃຊ້ມັນກັບແບບຈໍາລອງຫຼາຍຮູບແບບ.