L'inférence LLM sans serveur : WebAssembly au service d'une analyse RH
Comment l'intégration des fonctionnalités WebAssembly (Wasm) dans la plateforme AI Inference d'Akamai peut-elle permettre aux développeurs d'exécuter l'inférence LLM directement à partir d'applications sans serveur, et quels avantages potentiels cela pourrait-il apporter pour des scénarios sensibles à la latence ?Les avancées récentes dans la technologie des modèles linguistiques démontrent un effet transformateur dans le domaine de l'analyse des avantages et de l'extraction d'informations à partir des offres d'emploi. Au lieu de se fier uniquement aux modèles de base, les chercheurs se sont tournés vers des variantes ajustées de LLaMA. Ces dérivés améliorés — développés à l'aide de vastes clusters GPU — permettent aux modèles d'exécuter de manière plus précise des tâches d'inférence complexes, dévoilant des insights profonds dans un langage orienté vers l'humain.L'une des percées clés dans ce domaine a été l'adoption d'une méthode d'ajustement hautement efficace. En ajoutant de manière stratégique des invites d'adaptation entraînables uniquement aux couches supérieures des transformeurs, cette approche innovante réduit considérablement le nombre de paramètres nécessitant un ajustement. Cette méthodologie non seulement simplifie le processus d'adaptation, mais augmente également la précision de l'inférence du modèle — un facteur crucial lors de l'extraction de données significatives à partir de vastes ensembles d'offres d'emploi. Le résultat est un mécanisme fiable qui filtre et identifie avec précision les phrases et expressions liées aux avantages et au bien-être des employés.En complément du processus d'ajustement sophistiqué, l'approche globale comprend une stratégie rigoureuse d'évaluation des données. Une analyse initiale des offres d'emploi a montré que, tandis que certaines entreprises mentionnaient uniquement les exigences de base, un groupe sélectionné mettait en avant des avantages supplémentaires, tels que le soutien en matière de santé, les opportunités de formation et des avantages pour le soin des employés. En utilisant des modèles linguistiques de pointe, les chercheurs ont développé un système permettant l'extraction automatique de mots-clés et la détermination du sentiment associé à ces avantages orientés vers l'humain. Cela leur a permis de créer un vaste ensemble de phrases épurées qui, après un nettoyage rigoureux, fournissait une vision détaillée des pratiques actuelles des employeurs.Dans l'ensemble, la combinaison de méthodes d'ajustement intelligentes et d'une stratégie de parsing de données annonce l'avènement d'une nouvelle ère dans l'application des modèles linguistiques aux tâches pratiques. Ce système en évolution améliore non seulement les capacités d'inférence tout en réduisant les coûts computationnels, mais il ouvre également la voie à de futures innovations dans l'analyse du bien-être des employés, entre autres domaines.