Назад
Искусственный интеллект и машинное обучение

«Давайте просто развернём свою LLM на 1Т параметров»: что пришлось построить вокруг неё в Битрикс24

Habr
Advertisement468 × 90
«Давайте просто развернём свою LLM на 1Т параметров»: что пришлось построить вокруг неё в Битрикс24

В статье рассматриваются технические и архитектурные вызовы, с которыми столкнулась команда Битрикс24 при внедрении крупной языковой модели (LLM) с 1 триллионом параметров в свою экосистему. Автор подчеркивает, что фраза «просто развернуть» скрывает за собой сложную инженерную работу по управлению инфраструктурой. Основное внимание уделяется вопросам распределения вычислительных мощностей между различными сервисами, такими как чаты, обработка длинных документов и работа ИИ-агентов. Также обсуждаются методы оптимизации ресурсов в периоды низкой нагрузки, стратегии приоритизации запросов и системы тестирования, гарантирующие, что обновления модели не ухудшают качество ответов. Статья основана на докладе с конференции Saint HighLoad++ и предлагает системный взгляд на построение масштабируемой платформы для работы с генеративным ИИ в рамках крупного корпоративного продукта.

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

Habr
Advertisement468 × 90
Share
Искусственный интеллект и машинное обучение

Похожие

Автор статьи анализирует парадокс современного пользовательского опыта: почему мобильные устройства оснащены продвинутыми системами автокоррекции и пр…

Habr

Недавний анализ показывает, что галлюцинации LLM, в частности изобретение несуществующих API, вызваны не дефектами памяти, а структурой авторегрессион…

Dev.to

Разработчик Дэнн Ванери создал инновационный локальный ИИ-инструмент под названием "Light don go", чтобы помочь пользователям справляться с частыми от…

Dev.to
Advertisement970 × 250