สำหรับวิศวกร Machine Learning ที่ต้องดูแลการใช้งาน LLM ในระดับใหญ่ การเพิ่มขึ้นของ Context Length หรือความยาวของบริบทที่ LLM ต้องประมวลผล ถือเป็นปัญหาที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ต้นทุนการคำนวณของ Attention กลไกสำคัญใน LLM จะสูงขึ้นอย่างรวดเร็วในอัตราส่วน O(N^2) ซึ่งหมายความว่ายิ่ง Context ยาวขึ้นเท่าไร ต้นทุนก็ยิ่งพุ่งสูงขึ้นเป็นทวีคูณ ส่งผลให้เกิดคอขวดด้านประสิทธิภาพอย่างรุนแรง ไม่ว่าจะเป็นในงาน Retrieval-Augmented Generation (RAG), กระบวนการ Agentic AI หรือการสร้างเนื้อหาขนาดยาว
เพื่อแก้ปัญหานี้ NVIDIA จึงได้นำเสนอเทคนิค 'Skip Softmax' ซึ่งถูกผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม TensorRT LLM เทคนิคนี้ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อลดภาระการคำนวณที่เกิดจาก Attention ใน Context ที่ยาวมาก ช่วยให้การอนุมาน (Inference) ของ LLM มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เปิดโอกาสให้การใช้งาน LLM ในสถานการณ์ที่ต้องการบริบทขนาดใหญ่เป็นไปได้อย่างราบรื่นและคุ้มค่า
🏷️ หมวดหมู่: Agentic AI / Generative AI, AI Inference, featured, Inference Performance, LLM Techniques, TensorRT-LLM
🔗 อ่านบทความฉบับเต็ม: nvidia blog
