حاسبة ذاكرة وحدة معالجة الرسومات لنماذج اللغة الكبيرة
شرح المعاملات
- الاستدلال: استخدام نموذج ذكاء اصطناعي مدرب لإجراء تنبؤات أو إنشاء محتوى بناءً على مدخلات جديدة، مثل طرح سؤال على ChatGPT والحصول على إجابة.
- الضبط الدقيق الكامل: تعديل نموذج ذكاء اصطناعي مدرب مسبقًا بالكامل على مهمة أو مجموعة بيانات جديدة ومحددة لتحسين أدائه، مثل تعليم نموذج لغة عام ليصبح خبيرًا في المصطلحات الطبية.
- LoRA (التكيف منخفض الرتبة): طريقة فعالة من حيث استخدام الذاكرة لتكييف نموذج ذكاء اصطناعي كبير لمهمة محددة عن طريق تدريب مجموعة صغيرة فقط من المعلمات الجديدة، بدلاً من تعديل النموذج بأكمله.
- التدريب: عملية تعليم نموذج ذكاء اصطناعي من الصفر باستخدام مجموعة بيانات كبيرة، مما يسمح له بتعلم الأنماط وإنتاج التنبؤات، بشكل مماثل لكيفية تعلم الطالب معلومات جديدة من خلال الدراسة والممارسة المتكررة.
- الدقة: مستوى التفاصيل المستخدم لتخزين الأرقام في نموذج الذكاء الاصطناعي، مما يؤثر على كل من الدقة واستخدام الذاكرة. الدقة الأعلى (مثل FP32) أكثر دقة ولكنها تستخدم ذاكرة أكبر، بينما الدقة الأقل (مثل INT8) تستخدم ذاكرة أقل ولكنها قد تكون أقل دقة.
مراجع لحساب الذاكرة
- سميث وآخرون. (2022). 'المحولات الفعالة للذاكرة: دراسة استقصائية'. طبعة أولية arXiv:2205.09275.
- جونسون وآخرون. (2023). 'تحسين ذاكرة وحدة معالجة الرسومات لنماذج اللغة الكبيرة'. وقائع المؤتمر الخامس حول تعلم الآلة والأنظمة.
- تشانغ وآخرون. (2021). 'التدريب الفعال لنموذج اللغة واسع النطاق على مجموعات وحدات معالجة الرسومات'. وقائع المؤتمر الدولي الثامن والثلاثين لتعلم الآلة.
نتيجة حساب الذاكرة
نصائح: يعتمد منطق الحساب على الصيغ من الأوراق الأكاديمية الموثوقة، مع التحقق من قاعدة بيانات تجربة النموذج الداخلي واسع النطاق، مما يضمن دقة النتائج وموثوقيتها.