[ad_1]

Sebagian besar aplikasi model bahasa besar telah diimplementasikan di lingkungan cloud terpusat, yang menimbulkan kekhawatiran tentang latensi, kerahasiaan, dan konsumsi energi. Bab ini meneliti aplikasi LLMS potensial dalam perhitungan tepi terdesentralisasi, di mana tugas komputer didistribusikan pada perangkat yang saling berhubungan daripada host terpusat. Akibatnya, dengan menerapkan pendekatan seperti kuantifikasi, kompresi model, inferensi terdistribusi dan pembelajaran gabungan, LLM memecahkan masalah sumber daya perhitungan dan memori terbatas pada perangkat tepi, yang membuatnya cocok untuk penggunaan praktis dalam konteks nyata.

Beberapa keuntungan dari desentralisasi dijelaskan dalam bab ini, seperti peningkatan kerahasiaan, kontrol pengguna dan sistem yang ditingkatkan untuk sistem. Selain itu, ia berfokus pada potensi penggunaan metode hemat energi dan mode daya dinamis untuk meningkatkan sistem tepi. Kesimpulan sekali lagi bahwa tepi AI adalah cara untuk mengikutisebagai solusi yang bertanggung jawab dan efisien untukmasa depandari teknologi AI yang terdesentralisasi, yang akan difokuskan pada kerahasiaan, sangat efisien dan pertama -tama akan menempatkan pengguna.

[ad_2]