Перебіг у технології великих моделей: команда розробки AI АСЕК досягла підвищення ефективності інференсу на 300%

# Технічна перерва великих моделей: команді AI компанії AnQi вдалося підвищити ефективність інференсу на 300% ## Технічна перерва Команда AI компанії AnQi нещодавно досягла значного突破у в оптимізації інференсу великих мовних моделей, успішно підвищивши ефективність інференсу на **300%**, водночас зберігаючи якість виводу на рівні. ### Основні переваги технологій ### 1. Кванталізація моделі - Використання інноваційної схеми кванталізації з гібридною точністю - Зменшення обсягу моделі на 65%, підвищення швидкості інференсу на 2.8 рази - Втрата точності обмежена до 0.5% та менше ### 2. Аρχітектура розподіленого інференсу - Власний розподілений інференсний двигун, підтримка еластичного розширення та зменшення - Динамічне балансування навантаження, підвищення ефективності використання ресурсів на 50% - Підтримка ефективного розгортання моделей з мільярдами параметрів ### 3. Оптимізація дистилляції знань - Ефективна дистилляція знань великих моделей до середніх та малих моделей - Зберігання 90% та більше продуктивності при зниженні вартості інференсу на 80% - Підтримка розгортання на крайніх пристроях ## Технічна команда Цей досягнення був досягнутий під керівництвом AI Research Institute компанії AnQi Technology, основні члени команди – це випускники кращих університетів, таких як Тсінхуа, Пекінський університет, мають багаторічний досвід у галузі NLP та глибокого навчання. ## Застосування Ця технологія може бути广泛应用ена в: - Інтелектуальні системи клієнтської підтримки - Створення та перевірка контенту - Допомога у розробці коду - Аналіз даних та звіти > "Цей технічний прорив означає, що ми зробили важливий крок у впровадженні великих моделей у практичне застосування."" > —— Інженер Інституту штучного інтелекту ТЕК АІ Майбутнє, ТЕК АІ продовжить інтенсивно розвивати технологію штучного інтелекту, сприяти масштабному застосуванню великих моделей у корпоративних сценаріях.