Lühike vastus
Tehisintellekti järeldamine on hetk, mil kasutatakse juba treenitud mudelit. See töötleb sisendit, pilti, helifaili või muud sisendit ja annab tulemuse. Iga ChatGPT vastus, tehisintellekti poolt loodud pilt või soovituse taotlus nõuab järeldamisarvutust.
Järeldus on tehisintellekti mudeli täitmine
Tehisintellekti valdkonnas tähendab järeldamine treenitud mudeli rakendamist uutele andmetele. Mudel analüüsib sisendandmeid ja genereerib ennustusi, vastuseid või sisu. Erinevalt treenimisest ei anna järeldamine mudelile uusi teadmisi. Selle asemel kasutab mudel varem õpitud parameetreid, et vastata kasutajatele reaalajas.
Koolitus ja järelduste tegemine on erinevad
Koolituse käigus luuakse mudel, töötledes massilisi andmekogumeid pika aja jooksul, kasutades tohutuid arvutusvõimsusi. Järelduste tegemine on tööetapp, kus kasutajad suhtlevad koolitatud mudeliga. Koolitus on tavaliselt rohkem arvutimahukas ühe sündmuse kohta, kuid järelduste tegemine toimub pidevalt globaalses mastaabis.
Järelduste tegemiseks on vaja GPUsid ja spetsiaalset riistvara
Kaasaegne tehisintellekti järelduste tegemine toimub sageli GPU-del või tehisintellekti kiirendajatel, mis on optimeeritud paralleelseks töötlemiseks. Suured keelemudelid võivad nõuda märkimisväärset mälu ribalaiust ja arvutusvõimsust, eriti kui nad teenindavad miljoneid kasutajaid samaaegselt.
Järeldus tarbib elektrit
Iga järelduste tegemise taotlus tarbib elektrienergiat arvutustehnika, võrgu-, salvestus- ja jahutusinfrastruktuuri kaudu. Kuna tehisintellekti kasutuselevõtt kasvab kogu maailmas, on järelduste tegemise töökoormus muutumas üha olulisemaks osaks ülemaailmsest andmekeskuste elektrinõudlusest.
Järeldusi saab optimeerida
Tehisintellekti pakkujad optimeerivad pidevalt järeldusi batching, kvantiseerimise, mudelite destillatsiooni, vahemälu ja tõhusama riistvara abil. Nende meetodite eesmärk on vähendada latentsust, elektritarbimist ja tegevuskulusid, säilitades samas mudeli kvaliteedi.