Исследования показывают, что обучение LLM крайне неравномерно использует вычислительные ресурсы, большая часть которых тратится на предварительное обучение. Анализ сбоев в дата-центрах выявляет сетевые проблемы и ошибки несоответствия типов данных как наиболее частые причины неполадок. Для повышения эффективности применяются эвристики и автоматический перезапуск обучения после сбоев, а также инструменты оптимизации нагрузки GPU.
Помимо эффективности, важным вопросом является энергопотребление ЦОД. Использование LLM для анализа и оптимизации энергозатрат показало потенциал снижения потребления энергии до 32%. Альтернативный подход заключается в переносе LLM вычислений на периферию, например, мобильные устройства. Исследования демонстрируют, что архитектуры Processing-in-Memory и фреймворки, разделяющие задачи между несколькими устройствами, могут значительно улучшить производительность и снизить энергопотребление на мобильных устройствах.
LLM также находят применение в телекоммуникациях. Они способны автоматизировать настройку сетей, преобразовывать запросы на естественном языке в дескрипторы сетевых служб, и помогать в устранении неполадок. Однако для успешного применения в телеком-сфере требуется обучение на специализированных данных.
В области информационной безопасности LLM используются для защиты от DDoS-атак, анализа уязвимостей и классификации вредоносного кода. Модели, обученные на большом объеме данных о киберугрозах, демонстрируют эффективность в выявлении неочевидных связей между элементами угроз.
Изображение носит иллюстративный характер
Помимо эффективности, важным вопросом является энергопотребление ЦОД. Использование LLM для анализа и оптимизации энергозатрат показало потенциал снижения потребления энергии до 32%. Альтернативный подход заключается в переносе LLM вычислений на периферию, например, мобильные устройства. Исследования демонстрируют, что архитектуры Processing-in-Memory и фреймворки, разделяющие задачи между несколькими устройствами, могут значительно улучшить производительность и снизить энергопотребление на мобильных устройствах.
LLM также находят применение в телекоммуникациях. Они способны автоматизировать настройку сетей, преобразовывать запросы на естественном языке в дескрипторы сетевых служб, и помогать в устранении неполадок. Однако для успешного применения в телеком-сфере требуется обучение на специализированных данных.
В области информационной безопасности LLM используются для защиты от DDoS-атак, анализа уязвимостей и классификации вредоносного кода. Модели, обученные на большом объеме данных о киберугрозах, демонстрируют эффективность в выявлении неочевидных связей между элементами угроз.
