”Der Artikel beschreibt die neuen Verbesserungen im Inferenz-Optimierungstool von Amazon SageMaker AI, die auf das EAGLE-Verfahren (Extrapolation Algorithm for Greater Language-model Efficiency) basieren. EAGLE ermöglicht eine schnellere und effizientere Dekodierung von großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Vorhersage zukünftiger Tokens direkt aus den verborgenen Schichten des Modells. Diese Technik kann an die spezifischen Anforderungen von Anwendungen angepasst werden, um eine konsistente Leistung mit geringer Latenz zu gewährleisten, ohne die Qualität der Ausgaben zu beeinträchtigen.\n\nSageMaker AI unterstützt nun sowohl EAGLE 2 als auch EAGLE 3, wodurch eine flexiblere Implementierung je nach Modellarchitektur möglich ist. EAGLE 3 verbessert die Leistung, indem es Tokens direkt vorhersagt statt Merkmale und mehrere Schichten kombiniert. Kunden können entweder mit vorgegebenen Datensätzen oder ihren eigenen Daten arbeiten, um die Modellleistung kontinuierlich zu optimieren.\n\nDer Optimierungsprozess ist iterativ, was bedeutet, dass Kunden ihre Modelle mehrfach feintunen können, um die Anpassungsfähigkeit an spezifische Arbeitslasten zu maximieren. SageMaker bietet Unterstützung für verschiedene Modellarchitekturen und ermöglicht eine einfache Bereitstellung von optimierten Modellen über gängige Arbeitsabläufe.\n\nAbschließend wird betont, dass diese Verbesserungen in der Inferenzleistung es Nutzern ermöglichen, generative Anwendungen mit niedrigen Latenzen in größerem Maßstab bereitzustellen und gleichzeitig die spezifischen Anforderungen ihrer Anwendungen zu erfüllen.