
MaskLLM
MaskLLM là một phương pháp cắt tỉa có thể học được, thiết lập Độ thưa thớt Bán cấu trúc (N:M) trong các Mô hình Ngôn ngữ Lớn để giảm chi phí tính toán trong quá trình suy luận trong khi vẫn duy trì hiệu suất của mô hình.
https://maskllm.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure

Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Aug 14, 2025
MaskLLM là gì
MaskLLM là một phương pháp sáng tạo được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ NVIDIA và Đại học Quốc gia Singapore, giải quyết thách thức về sự dư thừa trong các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Vì LLM được đặc trưng bởi số lượng tham số khổng lồ của chúng, chúng thường gặp phải sự kém hiệu quả trong quá trình triển khai do yêu cầu bộ nhớ và tính toán cao. MaskLLM giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu một phương pháp cắt tỉa có thể học được, triển khai các mẫu độ thưa N:M, cho phép vận hành mô hình hiệu quả hơn trong khi vẫn duy trì chất lượng hiệu suất.
Các Tính năng Chính của MaskLLM
MaskLLM là một phương pháp tỉa thưa có thể học được, thiết lập Độ thưa bán cấu trúc (N:M) trong các Mô hình Ngôn ngữ Lớn để giảm chi phí tính toán trong quá trình suy luận. Nó cho phép đào tạo end-to-end trên các bộ dữ liệu quy mô lớn trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao thông qua mô hình hóa xác suất phân phối mặt nạ. Hệ thống đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu quả mô hình đồng thời vẫn giữ được độ chính xác, được chứng minh bằng điểm số khó hiểu tốt hơn so với các phương pháp khác.
Mặt nạ chất lượng cao: Mở rộng quy mô hiệu quả cho các bộ dữ liệu lớn và học các mặt nạ chính xác trong khi vẫn duy trì hiệu suất mô hình
Học chuyển giao: Cho phép chuyển giao học tập về độ thưa trên các miền hoặc tác vụ khác nhau thông qua mô hình hóa xác suất phân phối mặt nạ
Triển khai độ thưa 2:4: Triển khai mẫu độ thưa N:M hiệu quả, duy trì 2 giá trị khác không trong số 4 tham số để giảm chi phí tính toán
Học trọng số đóng băng: Đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu suất bằng cách học mặt nạ trong khi vẫn giữ trọng số mô hình đóng băng
Các Trường hợp Sử dụng của MaskLLM
Tối ưu hóa mô hình quy mô lớn: Tối ưu hóa các LLM lớn (từ 843M đến 15B tham số) để triển khai và suy luận hiệu quả hơn
Thích ứng theo miền cụ thể: Tùy chỉnh mặt nạ cho các tác vụ hoặc miền cụ thể ở hạ nguồn mà không ảnh hưởng đến hiệu suất
Môi trường hạn chế tài nguyên: Triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường có tài nguyên tính toán hạn chế thông qua tỉa thưa hiệu quả
Ưu điểm
Đạt được điểm số khó hiểu tốt hơn so với các phương pháp tỉa thưa khác
Cho phép triển khai mô hình hiệu quả trong khi vẫn duy trì hiệu suất
Cho phép tùy chỉnh cho các tác vụ cụ thể mà không cần đào tạo lại
Nhược điểm
Đòi hỏi chi phí bộ nhớ đáng kể trong quá trình đào tạo
Độ phức tạp trong việc triển khai khuôn khổ xác suất
Cách Sử dụng MaskLLM
Cài đặt các phụ thuộc cần thiết: Cài đặt các gói cần thiết bao gồm các thư viện huggingface_hub, torch, transformers và accelerate
Tải xuống Mô hình và Mặt nạ: Sử dụng huggingface_hub để tự động tải xuống mô hình LLM và các tệp mặt nạ tương ứng (được nén bằng numpy.savez_compressed)
Thiết lập Môi trường: Sử dụng hình ảnh docker NVIDIA NGC pytorch:24.01-py3 làm hình ảnh cơ sở và thiết lập các cấu hình GPU thích hợp
Chạy Tập lệnh Đánh giá: Thực thi tập lệnh đánh giá bằng các lệnh như 'python eval_llama_ppl.py --model [tên-mô hình] --mask [đường dẫn-mặt nạ]' để áp dụng mặt nạ cho LLM
Khởi tạo Mặt nạ: Hệ thống sẽ tự động khởi tạo mặt nạ khác biệt từ .mask trước nếu cần, áp dụng các mẫu độ thưa được chỉ định cho các lớp mô hình khác nhau
Quá trình Đào tạo: Nếu đào tạo mặt nạ mới, hãy sử dụng tập dữ liệu C4 làm tập dữ liệu hiệu chuẩn/đào tạo và tối ưu hóa mặt nạ thông qua hàm mất mát của tác vụ tạo văn bản
Xác minh Kết quả: Kiểm tra điểm số độ khó hiểu (PPL) trên các tập dữ liệu thử nghiệm như Wikitext-2 để xác minh tính hiệu quả của các mặt nạ đã áp dụng
Câu hỏi Thường gặp về MaskLLM
MaskLLM là một dịch vụ cho phép quản lý khóa API LLM an toàn, cho phép xoay vòng an toàn và quản lý tập trung quyền truy cập, sử dụng và khả năng hiển thị của khóa API LLM. Nó hoạt động với mọi nhà cung cấp LLM và xử lý hơn 50 nghìn yêu cầu hàng ngày.
Bài viết phổ biến

Google Veo 3: Trình Tạo Video AI Đầu Tiên Hỗ Trợ Âm Thanh Gốc
Aug 14, 2025

Google Genie 3: Bước Tiến Hóa Tiếp Theo trong Thế Giới 3D Tương Tác Thời Gian Thực
Aug 14, 2025

GPT-5: AI Tiên Tiến Nhất của OpenAI Cho Đến Nay—Phát Hành, Tính Năng, Giá Cả và Hơn Thế Nữa
Aug 14, 2025

Mã Khuyến Mãi Midjourney Miễn Phí Tháng 8 Năm 2025 và Cách Sử Dụng
Aug 13, 2025