Böyük Dil Modellərinin İnferensiyasında Paketləmə Metodlarının Müqayisəsi: Statik, Dinamik və Davamlı

Böyük Dil Modellərində (LLM) inferens prosesinin optimallaşdırılması istehsal mühitlərində tərtibatçılar üçün əsas çətinliklərdən biridir. Səmərəliliyin artırılması və xərclərin azaldılması üçün əsas həll yollarından biri üç əsas növə təsnif edilən paketləmə (batching) texnikalarından istifadə etməkdir: statik, dinamik və davamlı. Statik paketləmədə sorğular müəyyən edilmiş həddə çatana qədər gözləyir ki, bu da gecikmənin artmasına səbəb olur. Bunun əksinə olaraq, davamlı paketləmə texnikası hər hansı bir tokenin emalı başa çatan kimi yeni sorğuların daxil olmasına imkan verməklə ötürmə qabiliyyətində inqilab etmişdir. Bu üç yanaşma arasındakı fərqləri anlamaq aparat resurslarının optimal idarə edilməsi və süni intellektə əsaslanan tətbiqlərdə istifadəçi təcrübəsinin yaxşılaşdırılması üçün vacibdir.