Pertimbangkan Pendekatan Alternatif untuk Pengembangan dan Penerapan AI Bahasa
Perusahaan, vendor perangkat lunak independen (ISV), dan organisasi teknologi lainnya mencari cara untuk membuat AI lebih inovatif dan mudah diwujudkan. Pengembangan dan penerapan model AI bahasa secara tradisional mengandalkan model bahasa besar (LLM) yang didukung oleh server dan workstation dengan GPU diskrit atau perangkat keras khusus lainnya. Namun, upaya dan infrastruktur yang diperlukan untuk memungkinkan jenis solusi ini seringkali terbukti menjadi hambatan bagi banyak organisasi.
Akibatnya, inovator pragmatis memilih solusi berbasis SLM. SLM adalah model yang ringan dan terfokus yang dapat memungkinkan aplikasi berbasis bahasa dan spesifik domain seperti bot percakapan secara lebih efisien. Untuk mencapai efektivitas biaya yang lebih baik, para inovator SLM ini mengeksplorasi cara menjalankan beban kerja SLM pada arsitektur yang hanya mengandalkan CPU—baik yang diterapkan di cloud, di pusat data lokal, atau di edge.
Untuk membantu Anda lebih memahami cara memungkinkan AI bahasa spesifik domain dengan lebih efisien, mari kita pelajari apa yang membuat kombinasi SLM dan CPU yang siap AI seperti prosesor Intel® Xeon® begitu hebat.
Sederhanakan Solusi AI Bahasa dengan SLM
Untuk bisnis yang memprioritaskan efisiensi, privasi, dan efektivitas biaya, SLM menyediakan rute yang sangat baik untuk kemampuan AI. Berbeda dengan LLM, yang luas dan memiliki tujuan umum, SLM adalah model AI ringkas yang dirancang untuk melakukan tugas tertentu secara efisien. Akibatnya, solusi ini memerlukan daya komputasi dan data yang lebih sedikit di setiap tahap alur AI. Contoh SLM yang populer termasuk koleksi Mistral 7B dan Llama 3.2.
Efisiensi dan Perbandingan Manfaat Biaya
Biasanya, SLM diturunkan dari LLM melalui teknik seperti distilasi dan pemangkasan. Karena SLM melibatkan lebih sedikit data, model ini dapat dilatih dan dilatih ulang secara rutin tanpa menimbulkan biaya listrik atau sumber daya cloud yang signifikan. Fleksibilitas ini dapat membantu Anda menyempurnakan dan memperbaiki performa model tanpa terlalu banyak menghabiskan anggaran atau waktu.
Manfaat Keamanan dan Privasi
Selain itu, SLM menawarkan manfaat privasi dan keamanan. Karena kebutuhan data pelatihannya yang lebih kecil dan penggunaannya yang lebih sempit, SLM cenderung tidak menyerap dan menyimpan informasi sensitif. Kumpulan data yang lebih kecil dan arsitektur yang lebih sederhana memudahkan untuk menjelaskan hasil dan mengidentifikasi bias atau halusinasi. Karena memerlukan lebih sedikit sumber daya, SLM juga memiliki area permukaan serangan yang lebih kecil terhadap ancaman keamanan siber.
Manfaat AI Spesifik Domain
Karena SLM dibuat di atas kumpulan data yang lebih kecil dan lebih terfokus, model ini sangat cocok untuk digunakan dalam aplikasi spesifik domain. Pelatihan pada kumpulan data yang dibuat untuk industri, bidang, atau perusahaan tertentu membantu SLM mengembangkan pemahaman yang mendalam dan bernuansa yang dapat menurunkan risiko output yang salah. Fokus yang lebih ketat juga memfasilitasi optimasi untuk metrik seperti tingkat penyelesaian tugas dan akurasi. Selain itu, persyaratan data dan pelatihan yang lebih rendah untuk SLM dapat menghasilkan waktu penyelesaian yang lebih cepat dan ROI yang dipercepat.
Maksimalkan Efisiensi dengan SLM di CPU
SLM dan CPU yang siap AI dapat digunakan bersama untuk memberikan solusi yang ringan dan hemat biaya untuk implementasi AI bahasa di dunia nyata tanpa mengorbankan performa. Menggunakan CPU daripada GPU atau perangkat keras khusus lainnya untuk model bahasa kecil dapat meminimalkan biaya, kompleksitas, dan konsumsi sumber daya.
Misalnya, server berbasis prosesor Intel® Xeon® terbaru, generasi ke-4 dan yang lebih baru, memungkinkan pengguna menjalankan SLM pada arsitektur yang hanya mengandalkan CPU dengan harga terjangkau dan secara privat dengan latensi rendah. Karena fleksibilitas dan performanya, menggunakan prosesor ini untuk model bahasa kecil memberikan rute yang sangat menarik untuk memungkinkan aplikasi SLM dalam penerapan secara lokal, yang mungkin menjadi pilihan yang lebih baik ketika menghadapi kebutuhan keamanan data yang sangat ketat.
Akselerator Terintegrasi dalam Prosesor Intel® Xeon®
Prosesor Intel® Xeon® 4, 5, dan 6 juga menawarkan akselerator Intel® Advanced Matrix Extensions (Intel® AMX) terintegrasi yang dikombinasikan dengan peningkatan bandwidth memori untuk meningkatkan efisiensi komputasi bagi SLM. Dengan ukuran model yang lebih kecil, aplikasi lengkap dapat berjalan pada satu node berbasis prosesor Intel® Xeon®, yang secara signifikan mengurangi biaya dan memberikan latensi dan throughput yang sangat baik.
Intel® AMX meningkatkan performa pelatihan dan inferensi deep learning (DL), sehingga ideal untuk beban kerja seperti pemrosesan bahasa alami. Anda dapat menulis kode untuk fungsi AI yang memanfaatkan rangkaian instruksi Intel® AMX atau menulis kode untuk fungsi non-AI yang menggunakan arsitektur rangkaian instruksi prosesor.
Penting juga untuk dicatat bahwa prosesor Intel® Xeon® terbaru menghadirkan berbagai optimasi dan mesin akselerasi bawaan di luar Intel® AMX, yang mendukung beberapa kasus penggunaan seperti keamanan dan jaringan.
- Baca lebih lanjut tentang Intel® Advanced Matrix Extensions (AMX).
- Pelajari lebih lanjut tentang Intel® Accelerator Engines terintegrasi.
Llama 3.2 3B di Prosesor Intel® Xeon®
Hasil benchmark menunjukkan bahwa menjalankan Llama 3.2 3B dengan input 1.024 token dan output 128 token pada prosesor Intel® Xeon® Generasi ke-5 dan prosesor Intel® Xeon® 6 P-core dapat mencapai throughput yang luar biasa sekaligus mempertahankan latensi token berikutnya di bawah 50 ms (P99).1
Microsoft Phi-3 di Prosesor Intel® Xeon®
Rangkaian SLM Phi-3 menawarkan opsi yang berkemampuan baik dan hemat biaya untuk membangun aplikasi AI generatif (GenAI). Benchmark varian Phi-3-medium 4K dan 128K menunjukkan bahwa prosesor Intel® Xeon® adalah pilihan berperforma tinggi untuk penerapan inferensi LLM.2
Evaluasi Peluang SLM dan CPU Anda
SLM yang berjalan di CPU menawarkan jalur yang layak, hemat biaya, akurat, serta aman untuk membuat AI bahasa dan model spesifik domain yang lebih praktis untuk diimplementasikan dalam organisasi Anda.
Selain itu, jalur Anda untuk menjalankan SLM di arsitektur CPU—termasuk prosesor Intel® Xeon®—mungkin lebih sederhana daripada yang Anda kira.
Berikut adalah empat langkah yang dapat Anda ambil sekarang untuk mulai mengevaluasi opsi SLM di CPU Anda:
- Lakukan penilaian investasi Anda saat ini dengan tim infrastruktur Anda. Banyak organisasi memiliki server berbasis prosesor Intel Xeon, dan memperbarui infrastruktur yang ada dengan migrasi ke prosesor Intel Xeon 6 dengan Intel AMX dapat memberikan manfaat TCO yang luar biasa bagi SLM.
- Hubungi penyedia cloud Anda. Instans berbasis prosesor Intel® Xeon® dengan akselerator Intel® AMX tersedia dari penyedia cloud utama mana pun dan siap untuk Anda manfaatkan.
- Diskusikan opsi dengan mitra teknologi Anda. Mitra Intel® siap membantu Anda memaksimalkan teknologi kami, termasuk prosesor Intel® Xeon®, untuk model bahasa kecil dari edge hingga cloud.
- Temukan betapa mudahnya untuk memindahkan aplikasi AI yang sudah ada ke arsitektur CPU. Intel menawarkan berbagai alat pengembangan, termasuk OpenVINO™ toolkit, yang memungkinkan Anda untuk menulis kode sekali dan menerapkannya di mana saja.