O que é LLM Inference?
O processo de um modelo de inteligência artificial treinado gerar uma resposta a uma pergunta que lhe é feita.
Definição
A inferência é o momento em que um modelo de inteligência artificial usa as informações aprendidas durante a fase de treinamento para fazer previsões sobre uma nova entrada e gerar um resultado. Este processo é o momento em que o modelo 'pensa' ou 'responde'. Diferente da fase de treinamento, aqui o modelo não aprende nada novo, ele apenas aplica o que já sabe.
Como funciona
A entrada (prompt) é fornecida ao modelo, o modelo processa essa entrada com seus pesos internos e gera a resposta prevendo a próxima palavra mais lógica. Este processo requer um cálculo muito rápido.
Onde é usado
É utilizado no momento de execução de aplicações de inteligência artificial, em chamadas de API e em testes de desempenho de modelos.
Costuma ser confundido com
Não deve ser confundido com o treinamento (training) do modelo; o treinamento é o processo de aprendizado do modelo, enquanto a inferência é o processo de aplicação.
Perguntas frequentes
O modelo continua aprendendo durante a inferência?
Não, a inferência é apenas o processo de usar o conhecimento existente; ele não aprende nada novo.
Por que isso é importante?
A velocidade e o custo das aplicações dependem de quão eficiente é o processo de inferência.
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Esta explicação foi escrita em linguagem simples para a TreScout e traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale. Se algo parecer errado ou faltando, escreva para hello@trescout.com. Ler em turco →