Was ist LLM Inference?
Der Prozess, bei dem ein trainiertes Modell der künstlichen Intelligenz eine Antwort auf eine ihm gestellte Frage erstellt.
Definition
Inferenz ist, wenn ein Modell der künstlichen Intelligenz Vorhersagen zu einer neuen Eingabe trifft und anhand der während der Trainingsphase gelernten Informationen Ergebnisse liefert. Dieser Prozess ist der „Denk-“ oder „Antwort“-Moment des Modells. Anders als in der Trainingsphase lernt das Modell hier nichts Neues, sondern wendet lediglich das an, was es weiß.
So funktioniert es
Dem Modell wird eine Eingabe (Eingabeaufforderung) gegeben, das Modell verarbeitet diese Eingabe mit seinen eigenen internen Gewichtungen und erstellt die Antwort, indem es das nächstlogischste Wort errät. Dieser Vorgang erfordert eine sehr schnelle Berechnung.
Wo es eingesetzt wird
Es wird zur Laufzeit, bei API-Aufrufen und bei Modellleistungstests von Anwendungen der künstlichen Intelligenz verwendet.
Häufig verwechselt mit
Es sollte nicht mit dem Training des Modells verwechselt werden; Training ist der Lernprozess des Modells und Inferenz ist der Anwendungsprozess.
Häufige Fragen
Lernt das Modell während der Inferenz weiter?
Nein, Inferenz ist lediglich der Prozess der Nutzung vorhandener Informationen. lernt nichts Neues.
Warum ist es wichtig?
Die Geschwindigkeit und die Kosten von Anwendungen hängen davon ab, wie effizient der Inferenzprozess funktioniert.
Verwandte Begriffe
Verwandte Werkzeuge
Diese Erklärung wurde für TreScout in einfacher Sprache verfasst und maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung. Wenn etwas falsch oder unvollständig wirkt, schreiben Sie an hello@trescout.com. Auf Türkisch lesen →