Qu'est-ce que LLM Inference ?
Le processus par lequel un modèle d'intelligence artificielle entraîné génère une réponse à une question qui lui est posée.
Définition
L'inférence est le moment où un modèle d'intelligence artificielle utilise les connaissances acquises lors de la phase d'entraînement pour effectuer des prédictions sur une nouvelle entrée et produire un résultat. Ce processus correspond au moment où le modèle « réfléchit » ou « répond ». Contrairement à la phase d'entraînement, le modèle n'apprend rien de nouveau ici, il applique simplement ce qu'il sait déjà.
Comment ça marche
L'entrée (prompt) est fournie au modèle, qui traite cette entrée avec ses propres poids internes et génère la réponse en prédisant le mot suivant le plus logique. Ce processus nécessite un calcul très rapide.
Où est-ce utilisé
Il est utilisé lors de l'exécution des applications d'intelligence artificielle, dans les appels API et lors des tests de performance des modèles.
Souvent confondu avec
Il ne doit pas être confondu avec l'entraînement (training) du modèle ; l'entraînement est le processus d'apprentissage du modèle, tandis que l'inférence est le processus d'application.
Questions fréquentes
Le modèle continue-t-il d'apprendre pendant l'inférence ?
Non, l'inférence est uniquement le processus d'utilisation des connaissances existantes ; il n'apprend rien de nouveau.
Pourquoi est-ce important ?
La vitesse et le coût des applications dépendent de l'efficacité avec laquelle le processus d'inférence est exécuté.
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