Обучение и инференс LLM — это две разные фазы жизненного цикла модели.
Обучение: формирование понимания модели#
Обучение происходит на начальном этапе создания LLM. Это процесс «обучения» модели распознавать закономерности и делать точные предсказания. Для этого модель подвергается анализу огромных массивов данных, а её параметры корректируются на основе этих данных.
Основные техники обучения LLM:
- Обучение с учителем: Модели показывают примеры входных данных с правильными ответами.
- Обучение с подкреплением: Модель учится методом проб и ошибок, оптимизируя результат на основе обратной связи или наград.
- Самообучение: Модель учится, предсказывая пропущенные или искажённые части данных без явных меток.
Обучение требует больших вычислительных ресурсов, часто — дорогих кластеров GPU или TPU. Хотя начальные затраты очень высоки, это, по сути, разовая инвестиция. После достижения нужной точности переобучение требуется только для обновления или улучшения модели.
Инференс: использование модели в реальном времени#
Инференс LLM — это применение обученной модели к новым данным для получения предсказаний. В отличие от обучения, инференс происходит непрерывно и в реальном времени, реагируя на пользовательские запросы или входящие данные. Это фаза, когда модель реально «используется». Чем лучше обучена и настроена модель, тем точнее и полезнее её инференс.
Вычислительные потребности инференса постоянны и могут быть очень высокими, особенно при росте числа пользователей и трафика. Каждый запрос инференса требует ресурсов (например, GPU). Хотя отдельный инференс менее затратен, чем обучение, суммарные расходы со временем могут стать значительными.
Вот сравнение обучения и инференса:
| Пункт | Обучение | Инференс |
|---|---|---|
| Цель | Научить модель | Использовать модель |
| Данные | Огромные датасеты | Новые, пользовательские входные данные |
| Вычисления | Долгие, дорогие GPU/TPU задачи | Реальные, повторяющиеся нагрузки |
| Модель затрат | Почти разовая | Постоянная и растёт с трафиком |
| Оборудование | Мульти-ноды, кластеры | Меньшие кластеры, оптимизированные рантаймы и кэш |
| Время | Часы — недели | Миллисекунды — секунды |
| Инструменты | PyTorch, JAX, DeepSpeed, Megatron | vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, MAX, LMDeploy |
Частые вопросы#
Где обучение и инференс в жизненном цикле LLM?#
Обучение происходит в начале жизненного цикла. Модель изучает закономерности, структуру языка и общие знания. Затем модель проходит этапы согласования и, при необходимости, дообучения. Инференс — последняя стадия: модель развернута и обслуживает реальных пользователей. Обучение — это «создание модели», инференс — «использование модели».
Почему инференс LLM часто обходится дороже обучения?#
Хотя обучение LLM дорогое, оно обычно проводится один раз. Инференс же запускается каждый раз, когда пользователь отправляет запрос. С ростом трафика увеличивается число инференс-вызовов. Каждый запрос использует GPU, память и сеть. Со временем постоянный спрос делает инференс основной статьёй расходов, особенно для приложений с большим количеством пользователей или длинными запросами.
Нужно ли обучать свою LLM?#
В большинстве случаев — нет. Обучение новой LLM с нуля требует огромных датасетов, специализированного оборудования и отдельной исследовательской команды. Обычно компании получают лучшие результаты, начиная с открытой модели и дообучая её под свои задачи. Полное обучение имеет смысл только если существующие модели не справляются с вашей задачей или нужны строгие требования, которые нельзя реализовать дообучением.
Дообучение (fine-tuning) — это обучение или инференс?#
Дообучение (fine-tuning) — это разновидность обучения. Вы обновляете часть весов модели с помощью новых данных, чтобы адаптировать её к конкретной задаче или области. Инференс не меняет веса — он только использует модель для генерации предсказаний. Подробнее см. раздел о дообучении.