محققان نویدیا یک تکنیک نوین به نام «تخفیف حافظه دینامیک» (DMS) معرفی کرده‌اند که می‌تواند هزینه‌های حافظه پردازش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را تا ۸ برابر کاهش دهد. این تکنیک حافظه موقت که مدل‌های زبان بزرگ در هنگام پردازش پرسش‌ها و حل مشکلات تولید و ذخیره می‌کنند را فشرده می‌کند. تا کنون، روش‌های مختلفی برای فشرده‌سازی این حافظه پیشنهاد شده بود، اما اکثر آنها به دلیل کاهش دقت مدل مورد قبول قرار نگرفته‌اند. با این تکنیک، نویدیا موفق شده است حافظه را کاهش دهد در حالی که دقت مدل را حفظ و حتی در برخی موارد بهبود می‌بخشد.

این تکنیک به مدل‌های زبان بزرگ اجازه می‌دهد تا بدون کاهش سرعت و هزینه‌های حافظه، طولانی‌تر فکر کنند و به بیشتر راه‌حل‌ها رسیدگی کنند. در واقع، این تکنیک به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند. این تکنیک به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند. با استفاده از این تکنیک، مدل‌ها می‌توانند بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند و بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند.

نویدیا این تکنیک را به عنوان بخشی از کتابخانه KVPress خود منتشر کرده است. این تکنیک به مدل‌های زبان بزرگ اجازه می‌دهد تا بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند و بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند. این تکنیک به مدل‌های زبان بزرگ اجازه می‌دهد تا بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند و بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند.

تحلیل و بررسی: این تکنیک نوین نویدیا، یک گام مهم در کاهش هزینه‌های پردازش هوش مصنوعی است. با این تکنیک، مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند و بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند. این تکنیک به مدل‌های زبان بزرگ اجازه می‌دهد تا بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند و بهتر از قبل به مسائل پیچیده پاسخ دهند.

منبع: VentureBeat (مشاهده متن اصلی)

لینک کوتاه: n8n.ir/iit109i کپی شد!