Как работает инференс нейросети: простое объяснение этапа после обучения

Обучение нейросети - только часть её жизненного цикла. После того как модель изучила данные и её параметры настроены, начинается этап практического использования - инференс ИИ. Именно в этот момент нейросеть отвечает на вопросы, распознаёт объекты на фотографии, переводит речь в текст или прогнозирует нужный результат.

Во время инференса модель обычно уже не учится и не изменяет свои параметры. Она получает новые данные, пропускает их через обученную структуру и формирует результат. Поэтому каждый запрос к языковой модели, распознавание лица смартфоном или определение объекта камерой можно рассматривать как отдельный запуск инференса.

Что такое инференс нейросети простыми словами

Инференс нейросети - это процесс, при котором уже обученная модель использует полученные ранее знания для обработки новых данных. Если обучение можно сравнить с изучением материала, то инференс - с выполнением задания после того, как материал уже освоен.

Например, во время обучения модели показывают большое количество изображений кошек и собак. Алгоритм постепенно настраивает внутренние параметры так, чтобы находить характерные закономерности. Когда после этого нейросети дают фотографию, которой не было в обучающем наборе, она анализирует её и определяет, какой объект изображён. Это и есть инференс.

В генеративных моделях принцип тот же, хотя результат выглядит иначе. Языковая модель получает текстовый запрос и использует обученные параметры, чтобы определить наиболее подходящее продолжение. Генератор изображений получает описание сцены и на его основе создаёт новое изображение.

Что происходит с моделью после завершения обучения

Во время обучения нейросеть многократно обрабатывает примеры, сравнивает свои результаты с ожидаемыми и корректирует внутренние параметры - веса. Таких параметров в современных моделях могут быть миллионы или миллиарды.

После завершения обучения эти значения сохраняются. Модель получает состояние, которое позволяет использовать найденные закономерности уже без повторного прохождения полного процесса обучения.

Когда начинается инференс, новые входные данные проходят через те же слои нейросети, но веса при обычной работе остаются неизменными. Система выполняет математические операции с уже рассчитанными параметрами и получает выходной результат.

Поэтому установленная на сервере или устройстве модель фактически представляет собой архитектуру нейросети вместе с набором обученных параметров. Для получения нового ответа не нужно заново показывать ей весь обучающий датасет - достаточно загрузить модель и передать ей новые данные.

Инференс и предсказание нейросети - это одно и то же?

Термины тесно связаны, но слово "инференс" описывает сам процесс выполнения обученной модели, а предсказание нейросети - полученный результат.

Для классификатора изображений предсказанием может быть вероятность того, что на фотографии находится определённый объект. Для системы компьютерного зрения - координаты найденных объектов. Для модели прогнозирования - ожидаемое числовое значение.

У языковых моделей результатом инференса становятся вероятности возможных следующих токенов, на основе которых постепенно формируется текст. Поэтому слово "предсказание" здесь не обязательно означает прогноз будущего: нейросеть может предсказывать класс объекта, следующий элемент последовательности или наиболее вероятное продолжение текста.

Как работает инференс ИИ

Во время инференса нейросеть получает входные данные и последовательно пропускает их через свою обученную архитектуру. На входе это может быть текст, изображение, звук или набор числовых параметров. Внутри модели данные преобразуются в числовую форму и проходят через множество математических операций.

Сам процесс обычно занимает от долей секунды до нескольких секунд, хотя сложные модели и большие запросы могут требовать значительно больше вычислений. В отличие от обучения, здесь не требуется рассчитывать ошибку и обновлять веса - модель только использует уже найденные параметры.

Упрощённо инференс можно представить как цепочку: входные данные → подготовка данных → вычисления нейросети → выходной результат. Конкретное содержимое каждого этапа зависит от типа модели.

Как данные проходят через обученную нейросеть

Нейросеть состоит из слоёв, внутри которых находятся математические операции и обученные параметры. Когда поступает новый запрос, входные данные сначала переводятся в числовое представление, которое модель умеет обрабатывать.

Дальше значения проходят через слои сети. На каждом этапе они умножаются на веса, складываются и преобразуются с помощью функций активации или других механизмов архитектуры. В больших современных моделях основную вычислительную нагрузку создают многочисленные операции над матрицами.

Главное отличие от обучения заключается в направлении процесса. Во время обычного инференса данные проходят через модель вперёд - от входа к результату. Обратное распространение ошибки, необходимое для изменения весов при обучении, выполнять не требуется.

Архитектура определяет, каким образом организованы эти вычисления. Например, современные языковые модели в основном построены на Transformer, где важную роль играет механизм Attention: он помогает модели учитывать связи между разными частями входной последовательности.

Подробнее устройство такой архитектуры разобрано в материале "Как работает архитектура Transformer: основы современных языковых моделей".

Как нейросеть получает итоговый ответ

Последний слой модели преобразует внутреннее представление данных в результат, подходящий для конкретной задачи. У классификатора это могут быть вероятности нескольких классов. Например, модель может определить изображение как кошку с вероятностью 92%, собаку - 6%, а другие объекты - 2%.

У систем компьютерного зрения выходом могут быть координаты объектов, маски отдельных областей изображения или карта глубины. Модель распознавания речи преобразует звуковой сигнал в последовательность символов или токенов.

У генеративных нейросетей процесс сложнее, потому что одного прохода через модель зачастую недостаточно. Языковая модель генерирует ответ постепенно, много раз выполняя инференс для определения следующего элемента последовательности.

Количество параметров также влияет на объём вычислений и требования к памяти. Большая модель способна хранить более сложные зависимости, но каждый её запуск обычно требует больше ресурсов.

Подробнее о том, что именно представляют собой эти значения, можно прочитать в статье "Параметры нейросети: что означают миллиарды параметров и почему больше не всегда лучше".

Инференс LLM: что происходит после отправки запроса

У языковых моделей инференс устроен немного иначе, чем у классификаторов или обычных предсказательных систем. Инференс LLM - это последовательный процесс, при котором модель получает запрос, преобразует его в токены, обрабатывает их и затем шаг за шагом генерирует ответ.

Когда пользователь отправляет сообщение, нейросеть не ищет готовую фразу в базе данных. Она вычисляет, какой токен с наибольшей вероятностью должен идти следующим с учётом текста запроса и уже сгенерированной части ответа. После добавления нового токена процесс повторяется снова.

Из-за этого даже один ответ языковой модели может состоять из большого количества последовательных вычислений.

Токенизация входного запроса

Перед обработкой текст нужно преобразовать в формат, понятный нейросети. Для этого используется токенизация - разделение текста на небольшие элементы, называемые токенами.

Токеном может быть целое слово, часть слова, знак препинания или другой фрагмент текста. Затем каждому токену сопоставляется числовой идентификатор, который и поступает на вход модели.

Например, короткое предложение для человека выглядит как несколько слов, но для нейросети оно может превратиться в более длинную последовательность токенов. Чем длиннее входной текст, тем больше данных модели приходится учитывать во время инференса.

Подробнее этот процесс разобран в статье "Токены в нейросетях: что это такое и почему ChatGPT считает не слова, а токены".

Генерация токенов по одному

После обработки входной последовательности модель рассчитывает вероятности возможных следующих токенов. Например, после определённой фразы один вариант продолжения может получить вероятность 40%, другой - 20%, а остальные распределят оставшуюся вероятность между собой.

Затем система выбирает следующий токен по заданным правилам генерации и добавляет его к уже существующему тексту. После этого вся актуальная последовательность снова используется для вычисления следующего токена.

Так продолжается до тех пор, пока модель не сформирует полный ответ, не достигнет заданного ограничения длины или не сгенерирует специальный токен завершения.

Именно поэтому языковая модель создаёт текст постепенно. Пользователь часто может наблюдать этот процесс прямо в интерфейсе, когда ответ появляется не целиком, а слово за словом или небольшими фрагментами.

Почему длинный ответ требует больше вычислений

Каждый новый токен требует очередного шага генерации. Поэтому ответ из нескольких предложений обычно дешевле и быстрее, чем длинный текст на несколько тысяч слов.

Кроме длины ответа, на нагрузку влияет и размер контекста. Чем больше текста передано модели, тем больше информации ей необходимо учитывать при вычислениях. Длинная история переписки, большой документ или объёмный программный код увеличивают требования к памяти и вычислительным ресурсам.

В современных LLM применяются различные оптимизации, которые позволяют не пересчитывать всю предыдущую последовательность полностью на каждом шаге. Например, часть промежуточных результатов сохраняется и повторно используется при генерации следующих токенов.

Тем не менее общая зависимость сохраняется: чем крупнее модель, длиннее контекст и больше генерируемый ответ, тем больше ресурсов требуется для инференса.

Чем инференс отличается от обучения нейросети

Обучение и инференс используют одну и ту же модель, но решают разные задачи. Во время обучения нейросеть настраивает свои параметры, а во время инференса применяет уже полученные знания к новым данным.

Обучение обычно требует значительно больше вычислительных ресурсов. Модель многократно обрабатывает большие объёмы данных, сравнивает полученный результат с правильным или ожидаемым и постепенно корректирует внутренние параметры.

Инференс начинается после того, как этот процесс завершён. Вместо изменения модели система использует зафиксированные веса и выполняет вычисления для конкретного пользовательского запроса.

Что происходит во время обучения

На этапе обучения нейросеть получает обучающие примеры и делает собственное предсказание. Затем система определяет, насколько результат отличается от ожидаемого, и рассчитывает величину ошибки.

После этого ошибка распространяется обратно через слои модели. На основе полученной информации алгоритм немного изменяет веса так, чтобы в следующий раз результат оказался точнее. Этот цикл повторяется огромное количество раз.

Именно обучение позволяет модели находить закономерности в данных. Для языковой модели это связи между токенами и структурами текста, для системы компьютерного зрения - визуальные признаки объектов, а для модели прогнозирования - зависимости между входными параметрами.

Если уже обученную модель дополнительно адаптируют под новые данные или конкретную задачу, используется дообучение. Подробнее этот процесс разобран в статье "Fine-tuning: что такое дообучение нейросети и чем оно отличается от RAG".

Что происходит во время инференса

При инференсе рассчитывать ошибку и изменять веса уже не требуется. Модель получает входные данные, выполняет прямой проход через свои слои и формирует результат.

Например, при распознавании изображения нейросеть получает набор значений пикселей и на основании обученных параметров определяет наиболее вероятный объект. В языковой модели аналогичный процесс используется для вычисления вероятностей следующего токена.

За счёт отсутствия обратного распространения ошибки инференс обычно значительно проще отдельного шага обучения. Но это не означает, что он всегда требует мало ресурсов. Если модель содержит десятки или сотни миллиардов параметров, даже один её запуск может требовать большой вычислительной мощности и объёма памяти.

Разница особенно заметна на уровне инфраструктуры. Обучение крупной модели может выполняться на больших кластерах ускорителей в течение продолжительного времени, тогда как инференс должен обрабатывать пользовательские запросы постоянно и желательно с минимальной задержкой.

Поэтому после завершения обучения возникает отдельная задача - сделать выполнение модели достаточно быстрым и экономичным, чтобы её можно было использовать миллионы раз без необходимости повторно обучать нейросеть для каждого запроса.

От чего зависит скорость инференса нейросети

Скорость инференса определяет, насколько быстро обученная модель сможет обработать входные данные и выдать результат. Для чат-бота это задержка перед началом ответа и скорость генерации текста, для системы компьютерного зрения - количество кадров в секунду, а для автономного устройства - время реакции на новые данные.

На производительность влияет не только вычислительная мощность устройства. Большую роль играют размер модели, её архитектура, объём памяти, пропускная способность между компонентами и используемые методы оптимизации.

Размер и архитектура модели

Чем больше параметров содержит нейросеть, тем больше операций обычно приходится выполнить во время одного инференса. Дополнительно параметры необходимо хранить в оперативной памяти или видеопамяти и постоянно передавать в вычислительные блоки.

Поэтому крупная модель может быть ограничена не только скоростью процессора или видеокарты, но и пропускной способностью памяти. Если необходимые данные поступают к вычислительным блокам слишком медленно, часть мощности оборудования остаётся неиспользованной.

Архитектура также сильно влияет на производительность. Две модели с похожим количеством параметров могут заметно различаться по скорости из-за того, какие операции они выполняют и сколько вычислений требуется для обработки одного запроса.

Для ускорения инференса используют квантование, уменьшение точности вычислений, оптимизированные форматы моделей и другие методы. Например, переход от 32-битных чисел к 16-битным или 8-битным позволяет уменьшить объём памяти и увеличить скорость вычислений, если оборудование поддерживает такой режим.

GPU, NPU и специализированные ускорители

Нейросети активно используют операции над большими массивами чисел, поэтому для инференса хорошо подходят процессоры, способные выполнять множество вычислений параллельно.

GPU изначально создавались для обработки графики, но их архитектура оказалась удобной и для нейросетей. Видеокарта может одновременно выполнять большое количество однотипных математических операций, поэтому GPU широко применяются как для обучения, так и для инференса.

В смартфонах, ноутбуках и других устройствах всё чаще используются NPU - специализированные блоки для задач искусственного интеллекта. Они ориентированы на выполнение нейросетевых операций с высокой энергоэффективностью и позволяют запускать некоторые модели локально без постоянного обращения к облачному серверу.

В дата-центрах применяются и более специализированные ускорители, рассчитанные именно на машинное обучение. Их задача - выполнять типичные для нейросетей матричные операции быстрее и с меньшими затратами энергии, чем универсальные процессоры.

Облачный и локальный инференс

При облачном инференсе пользовательское устройство отправляет данные на сервер, где установлена нейросеть. Основные вычисления выполняются на мощных GPU или специализированных ускорителях, а пользователю возвращается готовый результат.

Такой подход позволяет работать с очень крупными моделями, которые невозможно разместить на обычном смартфоне или ноутбуке. Недостаток заключается в зависимости от интернет-соединения и дополнительной задержке на передачу данных.

Локальный инференс выполняется непосредственно на устройстве пользователя. Модель может работать на CPU, GPU или NPU без отправки данных во внешний дата-центр. Это уменьшает сетевую задержку и позволяет выполнять некоторые задачи даже без подключения к интернету.

При этом локальная модель ограничена объёмом памяти, производительностью и энергопотреблением устройства. Поэтому для смартфонов и ноутбуков часто используют уменьшенные или оптимизированные версии нейросетей.

На практике облачный и локальный инференс всё чаще дополняют друг друга. Простые операции могут выполняться непосредственно на устройстве, а наиболее сложные запросы передаваться в дата-центр. Такой подход позволяет одновременно снизить задержку, уменьшить нагрузку на серверы и сохранить доступ к более мощным моделям.

Заключение

Инференс нейросетей - это этап, на котором уже обученная модель начинает выполнять реальные задачи. Во время него параметры модели обычно не изменяются: нейросеть получает новые данные, пропускает их через свою архитектуру и формирует предсказание, классификацию или сгенерированный ответ.

Для языковых моделей инференс превращается в последовательную генерацию токенов, поэтому скорость ответа зависит от размера модели, длины контекста, используемого оборудования и способов оптимизации. Именно этот этап определяет, насколько быстро и экономично ИИ сможет работать в реальном приложении.

Обучение создаёт способности модели, а инференс позволяет ими пользоваться. Поэтому развитие искусственного интеллекта сегодня связано не только с созданием более мощных моделей, но и с тем, как запускать их быстрее, дешевле и ближе к пользователю - в облаке, на компьютере или непосредственно на смартфоне.