Объяснение алгоритма вывода LLM: предварительное заполнение против декодирования и почему важна з...

Описание: В этом видео мы разбираем два основных этапа вывода LLM: предварительное заполнение и декодирование. Эти этапы определяют скорость реакции модели, зависимость задержки от длины запроса и выходных данных, а также то, какая часть вывода доминирует в реальных приложениях.

Вы узнаете:

Что такое этап предварительного заполнения и почему он обрабатывает весь запрос сразу

Как работает этап декодирования и почему он обычно быстрее на каждый токен

Почему длинные запросы значительно увеличивают время до получения первого токена

Как длина выходных данных линейно влияет на время декодирования

Влияет ли длина запроса на скорость декодирования (и насколько)

Как кэш ключ-значение обеспечивает быстрое декодирование

Как анализировать узкие места в выводе данных в производственных системах

Временные метки:
0:00 - Введение в предварительное заполнение и декодирование
1:05 - Что происходит на этапе предварительного заполнения
3:00 - Живой пример: длинные и короткие запросы
4:10 - Почему декодирование быстрее, чем предварительное заполнение
6:00 - Измерение времени предварительного заполнения и декодирования в коде
8:20 - Время предварительного заполнения в зависимости от длины запроса
9:40 - Время декодирования в зависимости от длины выходных данных
11:00 - Влияет ли длина запроса на скорость декодирования

Это видео необходимо, если вы разрабатываете приложения на основе LLM и оптимизируете вывод данных задержка или подготовка к оценке производительности LLM в производственной среде.

Этот урок является частью программы сертификации LLM Engineering and Deployment от Ready Tensor.

Записаться сейчас:
https://www.readytensor.ai/llm-certif...

О Ready Tensor:
Ready Tensor помогает специалистам в области ИИ и машинного обучения создавать, оценивать и демонстрировать интеллектуальные системы посредством сертификации, конкурсов и публикации реальных проектов.

Узнать больше: https://www.readytensor.ai/