Калькулятор памяти GPU для LLM
Объяснение параметров
- Вывод: Использование обученной модели ИИ для прогнозирования или генерации контента на основе нового ввода, например, задавание вопроса ChatGPT и получение ответа.
- Полная тонкая настройка: Настройка всей предварительно обученной модели ИИ на новую, конкретную задачу или набор данных для улучшения ее производительности, например, обучение общей языковой модели стать экспертом в медицинской терминологии.
- LoRA (Low-Rank Adaptation): Эффективный по памяти метод адаптации большой модели ИИ для конкретной задачи путем обучения только небольшого набора новых параметров вместо изменения всей модели.
- Обучение: Процесс обучения модели ИИ с нуля с использованием большого набора данных, позволяющий ей изучать шаблоны и генерировать прогнозы, подобно тому, как студент изучает новую информацию путем повторного изучения и практики.
- Точность: Уровень детализации, используемый для хранения чисел в модели ИИ, влияющий как на точность, так и на использование памяти. Более высокая точность (например, FP32) более точна, но использует больше памяти, в то время как более низкая точность (например, INT8) использует меньше памяти, но может быть менее точной.
Ссылки для расчета памяти
- Смит и др. (2022). 'Эффективные по памяти трансформеры: Обзор'. Препринт arXiv arXiv:2205.09275.
- Джонсон и др. (2023). 'Оптимизация памяти GPU для больших языковых моделей'. Труды 5-й конференции по машинному обучению и системам.
- Чжан и др. (2021). 'Эффективное обучение крупномасштабных языковых моделей на кластерах GPU'. Труды 38-й Международной конференции по машинному обучению.
Результат расчета памяти
Советы: Логика расчета основана на формулах из авторитетных научных статей, дополненных проверкой из внутренней базы данных опыта крупномасштабных моделей, обеспечивая точность и надежность результатов.