Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng được sử dụng rộng rãi, việc tối ưu hóa tính toán thời gian thử nghiệm trở nên cấp thiết. Một nghiên cứu mới đã giới thiệu phương pháp “tính toán khi ngủ” (sleep-time compute), giúp giảm đáng kể chi phí và độ trễ trong quá trình suy luận.
Mục lục
Tính Toán Khi Ngủ: Cách Hoạt Động
Phương pháp này cho phép các mô hình “suy nghĩ” offline trước khi nhận các truy vấn từ người dùng. Bằng cách dự đoán các câu hỏi tiềm năng và tính toán trước các dữ liệu liên quan, sleep-time compute giúp giảm tải tính toán thời gian thử nghiệm lên đến 5 lần. Điều này không chỉ tiết kiệm tài nguyên mà còn cải thiện độ chính xác của mô hình.
Kết Quả Nổi Bật
Nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp này trên hai nhiệm vụ logic là Stateful GSM-Symbolic và Stateful AIME. Kết quả cho thấy, tính toán khi ngủ giúp giảm lượng tính toán cần thiết mà vẫn duy trì độ chính xác. Hơn nữa, khi tăng lượng tính toán khi ngủ, độ chính xác được cải thiện lên đến 13% cho GSM-Symbolic và 18% cho AIME.
Ngoài ra, nghiên cứu cũng giới thiệu Multi-Query GSM-Symbolic, một phiên bản mở rộng của GSM-Symbolic, cho phép xử lý nhiều truy vấn liên quan cùng một lúc. Phương pháp này giúp giảm chi phí trung bình cho mỗi truy vấn xuống 2.5 lần.
Ứng Dụng Thực Tế
Nhóm nghiên cứu cũng tiến hành phân tích để xác định các điều kiện lý tưởng cho việc áp dụng tính toán khi ngủ. Kết quả cho thấy, hiệu quả của phương pháp này phụ thuộc vào khả năng dự đoán truy vấn của người dùng. Một nghiên cứu trường hợp áp dụng phương pháp này vào nhiệm vụ SWE thực tế cũng được thực hiện, mang lại kết quả khả quan.
Nghiên cứu đã công bố mã nguồn và dữ liệu, mở ra cánh cửa cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tiếp tục khám phá và cải tiến phương pháp này.
Với những lợi ích vượt trội, “tính toán khi ngủ” hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn trong tương lai.
