Искусственный интеллект стремительно развивается, и одним из ключевых направлений этого процесса является повышение эффективности работы больших языковых моделей (LLM). Эти модели требуют значительных вычислительных ресурсов, и оптимизация их работы становится приоритетом для исследователей и разработчиков. Недавние инновации в области алгоритмов позволяют увеличить скорость генерации текста в языковых моделях до 2,8 раза без потери качества, что переводит эту задачу на новый уровень. Эти новые методы основаны на переосмыслении технологии, известной как спекулятивное декодирование, и открывают доступ к эффективному использованию ИИ для широкого круга задач с минимальными затратами. Спекулятивное декодирование — это техника, которая давно применяется для ускорения вывода текста из моделей ИИ.
В основе метода лежит идея использования «черновой» модели, которая действует как ускоритель для основной, более мощной и медленной модели. Черновая модель генерирует предположения о следующих нескольких токенах, которые затем проверяются основной моделью. Если предположения совпадают с тем, что должна сгенерировать основная модель, результаты принимаются, что значительно сокращает время обработки. Если нет — основная модель генерирует токены заново, гарантируя при этом ровно тот же результат, что и без применения ускорения. Таким образом, качественные характеристики результата полностью сохраняются, и ускорение достигается без потерь.
Несмотря на эффективность, прежние реализации спекулятивного декодирования сталкивались с серьезными ограничениями. Ключевой проблемой было требование совпадения словарей — наборов токенов, на которых основаны модели — черновой и основной. Для новых версий моделей приходилось тренировать специализированные черновые варианты, что делало внедрение метода громоздким и затратным по времени. Многие компании откладывали его применение из-за необходимости повторного обучения при каждом обновлении основной модели. Команда исследователей из Института науки Вейцмана, Intel Labs и d-Matrix предложила инновационные алгоритмы, которые устраняют ограничения на совпадение словарей.
Они разработали три различных подхода, каждый из которых по-своему улучшает взаимодействие между черновой и основной моделью, позволяя использовать спекулятивное декодирование фактически с любой парой моделей. Первый подход получил название Token-Level-Intersection (пересечение на уровне токенов). Его суть в том, чтобы определить пересечение словарей обеих моделей. Черновая модель в процессе генерации избегает токенов, которых нет в словаре основной. Это позволяет значительно повысить вероятность совпадений и, следовательно, принятия черновых результатов.
В тестах такой метод позволил увеличить скорость генерации примерно в 1,7 раза по сравнению с традиционным автогрессионным декодированием. Второй алгоритм — String-Level Exact Match (точное совпадение строк) — предлагает более сложный, но мощный механизм, который выступает в роли своеобразного переводчика между двумя лексическими системами. В этом случае черновые прогнозы конвертируются в обычный текст, который обе модели понимают одинаково. После этого основной модель снова сегментирует текст на собственные токены для проверки. Такой подход требует, чтобы строки совпадали абсолютно точно, что повышает качество и точность проверки результатов.
В то же время, метод сталкивается с трудностями, связанными с разницей в обработке пробелов и других символов различными токенизаторами. Учёные разработали специальные эвристические функции, сглаживающие различия во входных данных и повышающие коэффициент принятия проверок. В результатах экспериментов ускорение достигло впечатляющих 2,8 раз на задачах с длинным контекстом, таких как обобщение текста и программирование. Третий подход — String-Level Rejection Sampling (отбрасывающая выборка на уровне строк) — направлен на улучшение показателей принятия черновых предположений при верификации, которые оказываются ниже в строковых методах. Этот алгоритм рассматривает вероятность появления целых строк, а не отдельных токенов, повышая точность и качество проверки.
Тем не менее, вычислительные затраты на этом этапе значительно возрастают, и для практического применения необходимо оптимизировать словари, чтобы обеспечить скорость работы на приемлемом уровне. Главное преимущество описанных алгоритмов в том, что они уже интегрированы в популярную библиотеку Transformers от Hugging Face. Это означает, что разработчикам достаточно внести минимальные изменения в код, чтобы воспользоваться ускорением без глубоких вмешательств в архитектуру моделей и сложной доработки. Такой уровень доступности и простоты внедрения существенно снижает порог для использования спекулятивного декодирования на практике и открывает новые возможности для компаний и исследователей, работающих с большими языковыми моделями. Особое внимание исследовательская команда обращает на продолжение работы с оптимизацией словарей моделей.
Современные LLM могут иметь словари, насчитывающие сотни тысяч токенов, и большая часть из них используется крайне редко. Это формирует дополнительную нагрузку на вычислительные ресурсы, увеличивая задержки при генерации текста. Разработка методов сжатия и оптимизации словарей позволит добиться ещё более высокой скорости и эффективности работы моделей в будущем. Рост интереса к таким оптимизациям обусловлен не только техническими, но и экономическими причинами. Расходы на вычислительную инфраструктуру для обслуживания ИИ постоянно растут.
Энергоемкость дата-центров, необходимость масштабирования, а также увеличивающееся число задач обработки естественного языка и машинного обучения делают поиск способов снижения затрат насущной необходимостью. Без эффективных оптимизаций велик риск, что развитие технологий останется слишком дорогим для широкого коммерческого применения. Инновационные алгоритмы спекулятивного декодирования становятся ключевым инструментом в решении этих проблем. Достижение ускорения вплоть до 2,8 раза без компромиссов в качестве представляет собой настоящий прорыв, который может значительно расширить сферу использования ИИ, сделать его более доступным для малого и среднего бизнеса, а также улучшить возможности научных исследований и разработок. В итоге, новые алгоритмы, разработанные учеными из международных коллективов, вносят серьезный вклад в развитие искусственного интеллекта.
Ликвидация ограничений на совместимость словарей, повышенные показатели принятия черновых последовательностей и простота внедрения делают эти технологии обязательными к рассмотрению для всех, кто заинтересован в эффективном использовании больших языковых моделей. Их применение уже сейчас меняет ландшафт ИИ, а дальнейшая оптимизация и исследовательская работа обещают новые достижения в области повышения производительности и экономичности современных систем. Эти инновации приближают нас к эре, где высококлассный искусственный интеллект будет работать максимально быстро и эффективно, позволяя быстрее решать сложные задачи, создавать качественный контент и автоматизировать бизнес-процессы с минимальными затратами. Открытие новых горизонтов возможностей — именно то, что нужно для следующего шага в эволюции ИИ.
