Հետ
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

«Եկեք պարզապես տեղակայենք մեր 1T պարամետրով LLM-ը». ի՞նչ ստիպված եղան կառուցել դրա շուրջ Bitrix24-ում

Habr
Advertisement468 × 90
«Եկեք պարզապես տեղակայենք մեր 1T պարամետրով LLM-ը». ի՞նչ ստիպված եղան կառուցել դրա շուրջ Bitrix24-ում

Հոդվածում քննարկվում են այն տեխնիկական և ճարտարապետական մարտահրավերները, որոնց բախվել է Bitrix24-ի թիմը՝ իր էկոհամակարգում 1 տրիլիոն պարամետր ունեցող լեզվական մեծ մոդել (LLM) ներդնելիս: Հեղինակը շեշտում է, որ «պարզապես տեղակայել» արտահայտությունը թաքցնում է ենթակառուցվածքների կառավարման բարդ ինժեներական աշխատանք: Հիմնական ուշադրությունը դարձվում է հաշվողական հզորությունների բաշխմանը տարբեր ծառայությունների միջև, ինչպիսիք են չաթերը, երկար փաստաթղթերի մշակումը և AI գործակալների աշխատանքը: Քննարկվում են նաև ռեսուրսների օպտիմալացման մեթոդները ցածր ծանրաբեռնվածության ժամանակ, հարցումների առաջնահերթության ռազմավարությունները և թեստավորման համակարգերը, որոնք երաշխավորում են, որ մոդելի թարմացումները չեն վատթարացնում պատասխանների որակը: Հոդվածը հիմնված է Saint HighLoad++ կոնֆերանսի զեկույցի վրա և առաջարկում է համակարգային հայացք՝ խոշոր կորպորատիվ արտադրանքի շրջանակներում գեներատիվ AI-ի հետ աշխատելու համար մասշտաբային հարթակ կառուցելու վերաբերյալ:

This is a summary. Read the full article at the original source:

Habr
Advertisement468 × 90
Share
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Կապակցված

Հոդվածի հեղինակը վերլուծում է ժամանակակից օգտատիրոջ փորձի պարադոքսը. ինչու՞ են բջջային սարքերը հագեցած ավտոմատ ուղղման և կանխատեսող մուտքագրման առաջադ…

Habr

Վերջին վերլուծությունը ցույց է տալիս, որ LLM-ների հալյուցինացիաները, մասնավորապես՝ գոյություն չունեցող API-ների հորինումը, պայմանավորված չեն հիշողությ…

Dev.to

Ծրագրավորող Դան Վաներին ստեղծել է «Light don go» անունով տեղային AI գործիք, որն օգնում է օգտատերերին հաղթահարել Նիգերիայում հաճախակի տեղի ունեցող հոսա…

Dev.to
Advertisement970 × 250