Booking.comのモラン・ベラデフ、マノス・ステルギアディス、イリヤ・グセブらの共同執筆によるこの記事は、自然言語処理の分野を変革する大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てています。
LLMは人間のようなテキスト理解と生成を可能にし、多くのビジネスシナリオでの利用が進んでいます。しかし、LLMの優れたパフォーマンスは、膨大な計算資源を必要とするという課題があります。この問題に対処するために開発されたのが「メデューサ」というフレームワークです。
メデューサ-1は、Amazon SageMaker AIでのファインチューニングにより速度を約2倍に向上させ、モデルの品質を維持することを実現しています。このフレームワークでは、複数のトークンを同時に予測できる追加のヘッドをLLMに加えることで、実時間のテキスト生成や翻訳、対話型の音声アシスタントのようなアプリケーションの遅延を抑えます。
メデューサの実際のデプロイメントと効果についても解説され、Amazon SageMaker AIで簡単に実行できる手順が示されています。さらに、実際の早さの検証が実データで行われ、期待通りの17倍抜粋のスピードアップが実証されました。
未来のアプリケーションは、このような技術を駆使して、より迅速にユーザーのニーズに応えることが予想されます。
出典 : Achieve ~2x speed-up in LLM inference with Medusa-1 on Amazon SageMaker AI https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/achieve-2x-speed-up-in-llm-inference-with-medusa-1-on-amazon-sagemaker-ai/
