{"id":437192,"date":"2023-11-15T16:17:54","date_gmt":"2023-11-15T15:17:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eenewseurope.com\/?p=437192"},"modified":"2023-11-15T16:19:18","modified_gmt":"2023-11-15T15:19:18","slug":"tachyum-divise-par-100-les-couts-des-llm-pour-les-generaliser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/tachyum-divise-par-100-les-couts-des-llm-pour-les-generaliser\/","title":{"rendered":"Tachyum divise par 100 les co\u00fbts des LLM pour les g\u00e9n\u00e9raliser"},"content":{"rendered":"<h2>Tachyum\u00ae a d\u00e9taill\u00e9 dans un livre blanc comment utiliser les formats 4-bit Tachyum AI (TAI) et 2-bit effective per weight (TAI2) dans la quantification des Large Language Models (LLMs) sans d\u00e9gradation de la pr\u00e9cision.<\/h2>\n<p>Le mat\u00e9riel Tachyum permet \u00e9galement de r\u00e9aliser des LLM \u00e0 1 bit par poids avec une d\u00e9gradation plus importante que TAI2 et ses chercheurs en IA continuent d&rsquo;am\u00e9liorer les performances afin de r\u00e9duire la d\u00e9gradation, alors que Tachyum cherche \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser son utilisation.<\/p>\n<p>Tachyum s&rsquo;adresse aux mod\u00e8les LLM massifs dont les capacit\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 multipli\u00e9es par plus de mille au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es. Parmi les exemples de ces augmentations, citons ChatGPT-3.5 LLM avec 175 milliards de param\u00e8tres, PALM LLM avec 530 milliards de param\u00e8tres denses et Switch Transformer avec 1,6 trillion de param\u00e8tres \u00e9pars.<\/p>\n<p>Par exemple, un Switch Transformer de 1,6 trillion de param\u00e8tres n\u00e9cessiterait 52 GPU NVIDIA H100 de 80 Go \u00e0 41 789 dollars chacun, plus 7 serveurs GPU Supermicro de 25 000 dollars, soit un total de 2 348 028 dollars. En revanche, un syst\u00e8me Prodigy \u00e0 socket unique de 23 000 dollars avec 2 To de DRAM DDR5 pourrait prendre en charge et faire tourner de tels mod\u00e8les de grande taille et les faire entrer dans le domaine courant des applications d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n<p>Les syst\u00e8mes d&rsquo;IA construits sur des puces universelles Prodigy avec 256PB DDR5 DRAM (Dynamic Access Random Memory) utilisant les formats de donn\u00e9es FP8 (8-bit floating point) et 4-bit Tachyum AI (TAI) peuvent prendre en charge des mod\u00e8les ayant jusqu&rsquo;\u00e0 100 quadrillions de param\u00e8tres. Il peut soutenir plus de 150 000 mod\u00e8les ChatGPT ou 610 000 mod\u00e8les PALM2 et offre d&rsquo;\u00e9normes possibilit\u00e9s d&rsquo;utilisation des LLM en tant que technologie courante dans divers secteurs, tels que la vente au d\u00e9tail et le commerce \u00e9lectronique, le marketing, la finance, la cybers\u00e9curit\u00e9, l&rsquo;arm\u00e9e et les soins de sant\u00e9, y compris la mise au point plus rapide de m\u00e9dicaments ou la mise en \u0153uvre pratique de la m\u00e9decine personnalis\u00e9e dans les h\u00f4pitaux.<\/p>\n<p>Le d\u00e9ploiement efficace des LLM n\u00e9cessite une quantification \u00e0 faible-bit pour minimiser la taille du mod\u00e8le et le co\u00fbt de l&rsquo;inf\u00e9rence. Les formats entiers \u00e0 faible-bit, tels que INT8 et INT4, ont \u00e9t\u00e9 le choix conventionnel, mais les nouveaux formats exponentiels \u00e0 faible bit offrent une alternative convaincante. \u00c0 des co\u00fbts raisonnables, les LLM pourraient \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s par des entreprises de toutes tailles dans divers secteurs d&rsquo;activit\u00e9. Les LLM pourraient faire partie int\u00e9grante de la pr\u00e9sence d&rsquo;une organisation sur le web afin d&rsquo;offrir une exp\u00e9rience interactive, par exemple en permettant aux visiteurs de poser des questions de mani\u00e8re naturelle plut\u00f4t que d&rsquo;entrer des termes de recherche.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0En combinant des poids TAI 4 bits et les poids efficaces 2 bits avec FP8 par activation, nous sommes capables de quantifier les LLM sans trop de d\u00e9gradation de la pr\u00e9cision\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Radoslav Danilak, fondateur et PDG de Tachyum. \u00ab\u00a0Nos techniques \u00e9vitent les multiplications co\u00fbteuses tout en r\u00e9duisant la taille du mod\u00e8le de 4 \u00e0 8 fois, ce qui permet d&rsquo;obtenir des mod\u00e8les d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9ratifs qui peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 des cas d&rsquo;utilisation allant des t\u00e2ches complexes de mod\u00e9lisation du langage, \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de textes, \u00e0 la conception de m\u00e9dicaments et de puces, \u00e0 l&rsquo;apprentissage et au raisonnement \u00e0 court terme et \u00e0 la mod\u00e9lisation de s\u00e9quences de prot\u00e9ines. Tachyum AI ouvre de toutes nouvelles voies de calcul\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>En tant que processeur universel offrant des performances de pointe pour toutes les charges de travail, les serveurs de centre de donn\u00e9es aliment\u00e9s par Prodigy peuvent basculer de mani\u00e8re transparente et dynamique entre les domaines de calcul (tels que l&rsquo;IA\/ML, le HPC et le cloud) avec une seule architecture homog\u00e8ne. En \u00e9liminant le besoin de mat\u00e9riel d&rsquo;IA d\u00e9di\u00e9 co\u00fbteux et en augmentant consid\u00e9rablement l&rsquo;utilisation des serveurs, Prodigy r\u00e9duit consid\u00e9rablement les d\u00e9penses d&rsquo;investissement et les d\u00e9penses d&rsquo;exploitation tout en offrant des performances, une puissance et des \u00e9conomies sans pr\u00e9c\u00e9dent dans les centres de donn\u00e9es. Prodigy int\u00e8gre 192 c\u0153urs de calcul 64 bits haute performance con\u00e7us sur mesure, pour offrir jusqu&rsquo;\u00e0 4,5 fois les performances des processeurs x86 les plus performants pour les charges de travail en cloud, jusqu&rsquo;\u00e0 3 fois celles du GPU le plus performant pour le HPC, et 6 fois pour les applications d&rsquo;IA.<\/p>\n<p>L&rsquo;article : \u00ab\u00a0Mainstreaming Large Language Models With 2-bit TAI Weights\u00a0\u00bb <a href=\"https:\/\/www.tachyum.com\/resources\/whitepapers\/2023\/11\/14\/mainstreaming-large-language-models-with-2-bit-tai-weights\">est disponible ici<\/a>.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.tachyum.com\">www.tachyum.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La technologie s&rsquo;adresse aux LLM massifs dont les capacit\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 multipli\u00e9es par plus de mille au cours des derni\u00e8res 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