Nsusuwii a Wɔde Kyerɛw Nsɛm (SSD) .

Ahoɔden a ɛwɔ Generative AI mu

Generative AI models de wɔn tumi a wɔde kyerɛw, code, ne adebɔ agye wiase no. Nanso, obiara a ɔne kasa ho nhwɛso kɛse (LLM) adi nkitaho no anya telltale lag—ahomegye a ɛda nsɛm a wɔde bɛkɔ akɔma obi ne mmuae mu nsɛmfua kakraa bi a edi kan a ogye ntam. Saa latency yi ne akwanside kɛse biako pɛ a ɛmma wontumi nyɛ AI osuahu ahorow a ɛyɛ nsu, abɔde, ne nkitahodi ankasa. Ɔhaw no titiriw gyina sɛnea wɔyɛɛ mfonini ahorow no ankasa so. LLM ahorow no ma nkyerɛwee token-by-token, asɛmfua foforo biara gyina nnidiso nnidiso a edii n’anim no nyinaa so. Saa su a ɛtoatoa so yi, ɛwom sɛ ɛwɔ tumi de, nanso ɛyɛ nea wɔde kɔmputa di dwuma kɛse na efi awosu mu no ɛyɛ brɛoo. Bere a nnwuma hwehwɛ sɛ wɔde AI bɛka bere ankasa mu dwumadie te sɛ adetɔfoɔ som chatbots, nkyerɛaseɛ a ɛte aseɛ, anaa nkitahodiɛ nhwehwɛmu mu no, saa latency yi bɛyɛ adwumayɛ ho haw a ɛho hia, ɛnyɛ mfiridwuma mu anigyeɛ kɛkɛ.

Akwan tiawa a Ɛyɛ Anifere: Sɛnea Speculative Decoding Yɛ Adwuma

Speculative Decoding (SD) yɛ nyansa kwan a wɔayɛ sɛ wɔde bɛbubu saa toa a ɛtoatoa so yi a wɔrensesa model no mfitiaseɛ architecture anaa output quality. Adwene titiriw ne sɛ wɔde "draft" model bedi dwuma de ayɛ token ahorow a ɛtoatoa so tiawa ntɛmntɛm ne "target" model (LLM a ɛwɔ tumi kɛse, a ɛyɛ brɛoo) de ahwɛ sɛ draft no yɛ pɛpɛɛpɛ wɔ anammɔn biako a ɛne ne ho di nsɛ mu.

Adeyɛ no mu nkyekyɛmu a wɔayɛ no mmerɛw ni:

• The Draft Phase: Nhwɛsoɔ ketewa a ɛyɛ ntɛm (draft model) ma ɛyɛ ntɛm yɛ candidate tokens dodoɔ bi —nsusuiɛ draft a ɛkyerɛ deɛ mmuaeɛ no bɛtumi ayɛ.
• Nhwɛsoɔ Fa: Mfitiaseɛ, botaeɛ LLM no fa saa nsusuiɛ ntoatoasoɔ yi nyinaa na ɛyɛ ho adwuma prɛko pɛ. Sɛ anka ɛbɛyɛ token foforo no, ɛyɛ forward pass de bu akontaa sɛnea ɛbɛyɛ yiye sɛ token biara a ɛwɔ draft no mu no teɛ.
• Gyegye Fa: Nhwɛsoɔ a wɔde asi wɔn ani so no gye prefix a ɛteɛ a ɛware paa firi draft no mu. Sɛ na draft no yɛ pɛpɛɛpɛ a, wunya token ahorow pii ma kɔmputa bo a ɛyɛ biako. Sɛ draft no fã bi yɛ mfomso a, botaeɛ nhwɛsoɔ no san yɛ foforɔ firi baabi a mfomsoɔ wɔ no nko ara, na ɛda so ara sie berɛ.

Ne titiriw no, Speculative Decoding ma model kɛse no kwan ma "dwene ntɛmntɛm" denam model ketewa bi a wɔde di dwuma de yɛ mfitiase, ntɛmntɛm guessing no so. Saa kwan yi betumi ama wɔanya ahoɔhare 2x kosi 3x wɔ inference bere mu, nkɔso kɛse a ɛma AI a ɛkorɔn no yɛ adwuma kɛse.

Adwumayɛ Dwumadie a Wɔde AI a Ɛyɛ Ntɛmntɛm Nsakraeɛ

Nea ɛkyerɛ sɛ wɔbɛtew AI latency so no mu dɔ ma adwumayɛ dwumadi. Ahoɔhare kyerɛ ase tẽẽ kɔ adwumayɛ a etu mpɔn, ɛka a wɔkora so, ne osuahu a ɛkɔ anim a ɔde di dwuma no mu.

Susuw adetɔfo mmoa agent a ɔde AI co-pilot di dwuma ho. Wɔ standard LLM latency mu no, ɛsɛ sɛ agent no gyina kakra wɔ asɛmmisa biara akyi, na ɛma nkɔmmɔbɔ a ɛyɛ stilted. Speculative Decoding no, ɛkame ayɛ sɛ AI’s nyansahyɛ ahorow no pue ntɛm ara, na ɛma agent no tumi kura abɔde mu nsu a ɛkɔ so ne adetɔfo no mu na osiesie nsɛm ntɛmntɛm. Wɔ nkyerɛaseɛ a ɛte aseɛ mu no, akyɛdeɛ a wɔatew so no kyerɛ sɛ nkɔmmɔbɔ tumi kɔ so wɔ ɛkame ayɛ sɛ bere ankasa mu, na abubu kasa mu akwanside ahorow no yiye sen bere biara.

Speculative Decoding nyɛ sɛ wɔbɛma AI ayɛ ntɛmntɛm kɛkɛ; ɛfa sɛnea wɔbɛma wɔde ahyɛ onipa adwumayɛ mu a ɛnyɛ den, baabi a ahoɔhare yɛ ade a ɛsɛ sɛ wodi kan gye ansa na wɔagye atom.

| Eyi ne baabi a asɛnka agua te sɛ Mewayz bɛyɛ nea ɛho hia. Mewayz de modular business OS a ɛma nnwumakuw tumi de saa AI akwan a ɛyɛ foforo yi ka wɔn adwumayɛ nhyehyɛe a ɛwɔ hɔ dedaw no ho a wɔmmɔ mmɔden biara ma. Ɛnam sɛ wɔyi nsɛnnennen a ɛwɔ aseɛ no fi hɔ nti, Mewayz ma nnwuma tumi de nsusuiɛ a ɛyɛ ntɛmntɛm di dwuma ma biribiara firi amanneɛbɔ awoɔ a wɔde afiri yɛ so kɔsi berɛ ankasa mu data nhwehwɛmu so, hwɛ sɛ AI yɛ ɔhokafoɔ a ɔyɛ mmuaeɛ, ɛnyɛ bottleneck a ɔyɛ brɛoo.

Daakye yɛ Ntɛmntɛm: Nsusuwii a Wɔyɛ no Ntɛmntɛm a Wogye Tom

Speculative Decoding gyina hɔ ma nsakrae titiriw bi wɔ sɛnea yɛbɛn AI inference no mu. Ɛkyerɛ sɛ ɛnyɛ raw model size nko ara ne ɔkwan a ɛkɔ tumi mu; mfiridwuma a wɔyɛ no yiye ne mfiridwuma a wɔde anifere yɛ ho hia saa ara. Bere a nhwehwɛmu kɔ so no, yebetumi ahwɛ kwan sɛ yebehu nsakrae a ɛkɔ akyiri wɔ saa ɔkwan yi mu, ebia yɛde akwan a ɛyɛ nwonwa a wɔfa so kyerɛw nsɛm bedi dwuma anaasɛ yɛde bedi dwuma wɔ akwan horow pii so.

Afei Mmirikatu a wɔde hwehwɛ AI a ahoɔden wom kɛse no ne mmirikatu a wɔde hwehwɛ AI a ɛyɛ ntɛmntɛm no wɔ abusuabɔ a wontumi ntetew mu. Akwan te sɛ Speculative Decoding hwɛ hu sɛ yebetumi de tumi a ɛwɔ mfonini akɛse mu no adi dwuma wɔ mmeae a mfaso wɔ so, a ɛmma bere pii. Wɔ nnwumakuw a wosusuw nneɛma ho kɔ akyiri fam no, mfiridwuma mu nneɛma yi a wobegye atom no nyɛ nea wobetumi apaw bio; ɛyɛ akansi a ɛho hia sɛ wɔbɔ nhyehyɛe ahorow a ɛyɛ ntɛmntɛm, nyansa wom, na ɛyɛ nkitahodi ankasa. Platforms a ɛde di kan na ɛma kwan a wɔfa so nya saa nnoɔma foforɔ yi yɛ mmerɛ, te sɛ Mewayz, bedi anim wɔ tumi a ɛbɛma awoɔ ntoatoasoɔ a ɛdi hɔ a AI-driven business applications.

Nsɛmmisa a Wɔtaa Bisa

Ahoɔden a ɛwɔ Generative AI mu

Generative AI models de wɔn tumi a wɔde kyerɛw, code, ne adebɔ agye wiase no. Nanso, obiara a ɔne kasa ho nhwɛso kɛse (LLM) adi nkitaho no anya telltale lag—ahomegye a ɛda nsɛm a wɔde bɛkɔ akɔma obi ne mmuae mu nsɛmfua kakraa bi a edi kan a ogye ntam. Saa latency yi ne akwanside kɛse biako pɛ a ɛmma wontumi nyɛ AI osuahu ahorow a ɛyɛ nsu, abɔde, ne nkitahodi ankasa. Ɔhaw no titiriw gyina sɛnea wɔyɛɛ mfonini ahorow no ankasa so. LLM ahorow no ma nkyerɛwee token-by-token, asɛmfua foforo biara gyina nnidiso nnidiso a edii n’anim no nyinaa so. Saa su a ɛtoatoa so yi, ɛwom sɛ ɛwɔ tumi de, nanso ɛyɛ nea wɔde kɔmputa di dwuma kɛse na efi awosu mu no ɛyɛ brɛoo. Bere a nnwuma hwehwɛ sɛ wɔde AI bɛka bere ankasa mu dwumadie te sɛ adetɔfoɔ som chatbots, nkyerɛaseɛ a ɛte aseɛ, anaa nkitahodiɛ nhwehwɛmu mu no, saa latency yi bɛyɛ adwumayɛ ho haw a ɛho hia, ɛnyɛ mfiridwuma mu anigyeɛ kɛkɛ.

Akwan tiawa a Ɛyɛ Anifere: Sɛnea Speculative Decoding Yɛ Adwuma

Speculative Decoding (SD) yɛ nyansa kwan a wɔayɛ sɛ wɔde bɛbubu saa toa a ɛtoatoa so yi a wɔrensesa model no mfitiaseɛ architecture anaa output quality. Adwene titiriw ne sɛ wɔde "draft" model bedi dwuma de ayɛ token ahorow a ɛtoatoa so tiawa ntɛmntɛm ne "target" model (LLM a ɛwɔ tumi kɛse, a ɛyɛ brɛoo) de ahwɛ sɛ draft no yɛ pɛpɛɛpɛ wɔ anammɔn biako a ɛne ne ho di nsɛ mu.

Adwumayɛ Dwumadie a Wɔde AI a Ɛyɛ Ntɛmntɛm Nsakraeɛ

Nea ɛkyerɛ sɛ wɔbɛtew AI latency so no mu dɔ ma adwumayɛ dwumadi. Ahoɔhare kyerɛ ase tẽẽ kɔ adwumayɛ a etu mpɔn, ɛka a wɔkora so, ne osuahu a ɛkɔ anim a ɔde di dwuma no mu.

Daakye yɛ Ntɛmntɛm: Nsusuwii a Wɔyɛ no Ntɛmntɛm a Wogye Tom

Speculative Decoding gyina hɔ ma nsakrae titiriw bi wɔ sɛnea yɛbɛn AI inference no mu. Ɛkyerɛ sɛ ɛnyɛ raw model size nko ara ne ɔkwan a ɛkɔ tumi mu; mfiridwuma a wɔyɛ no yiye ne mfiridwuma a wɔde anifere yɛ ho hia saa ara. Bere a nhwehwɛmu kɔ so no, yebetumi ahwɛ kwan sɛ yebehu nsakrae a ɛkɔ akyiri wɔ saa ɔkwan yi mu, ebia yɛde akwan a ɛyɛ nwonwa a wɔfa so kyerɛw nsɛm bedi dwuma anaasɛ yɛde bedi dwuma wɔ akwan horow pii so.