این اسلاید به توضیح مفاهیم اساسی و تکنیکهای کلیدی در مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) میپردازد. از جمله این مفاهیم میتوان به پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین، و مدلهای ترنسفورمر اشاره کرد. همچنین، به تکنیکهایی مانند توکنسازی، توجه خود (Self-Attention)، و روشهای پیشرفتهای مانند چند لایه توجه (Multi-Head Attention) پرداخته میشود. این اسلاید تأکید دارد که مدلهای LLM از شبکههای عصبی پیچیده برای پردازش دادههای زبانی استفاده میکنند. در نهایت، این مفاهیم به درک بهتر نحوه عملکرد و پردازش دادهها در این مدلها کمک میکند.
این اسلاید به معرفی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه آموزش آنها میپردازد. در مرحله آموزش (Training)، مدل با استفاده از حجم زیادی داده آموزش داده میشود تا توانایی پیشبینی توکنهای بعدی را بیاموزد و از طریق backpropagation وزنهای خود را تنظیم کند. در مرحله استنتاج (Inference)، مدل برای پیشبینی یا پاسخدهی به ورودیها استفاده میشود و هیچ یادگیری جدیدی ندارد. اسلاید همچنین تفاوتهای اصلی میان آموزش و استنتاج را بررسی میکند، از جمله هزینههای محاسباتی و سرعت عملکرد. این مراحل بهطور مستقیم بر روی کارایی و دقت مدلهای زبان بزرگ تأثیر میگذارند.
این اسلاید به توضیح تکنیکهای مختلف برای بهینهسازی پردازش در مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) میپردازد. یکی از تکنیکها، Decoding Speculative است که به مدلها این امکان را میدهد که چند توکن را بهطور همزمان پیشبینی کنند تا زمان پردازش کاهش یابد. Prefix Caching هم به مدل کمک میکند تا توکنهای قبلی را ذخیره کرده و از آنها برای تسریع تولید توکنهای جدید استفاده کند. همچنین، Chunked Attention ورودیها را به قطعات کوچکتر تقسیم میکند تا پیچیدگی محاسباتی کاهش یابد. این تکنیکها باعث افزایش سرعت، کاهش مصرف حافظه، و بهبود کارایی سیستمهای LLM میشوند.
