Инференс — это этап, когда модель перестаёт учиться и начинает работать по назначению. Она получает запрос, обрабатывает его с учётом своих параметров и выдаёт итоговый результат. Именно на этапе инференса пользователи сталкиваются с «умением» модели.
Короткое определение
Инференс — это выполнение модели в реальном времени: процесс, при котором нейросеть обрабатывает входные данные и генерирует ответ, используя уже обучённые параметры.
Подробное объяснение
Любая нейросеть проходит два больших этапа: обучение и инференс. Обучение — это долгий процесс настройки параметров на большом количестве данных. Инференс — быстрый этап применения: модель уже знает всё, что должна, и просто использует свои навыки для конкретного запроса.
Когда пользователь отправляет запрос в LLM, модель сначала токенизирует текст, затем пропускает токены через слои нейросети. На каждом уровне учитываются веса, связи и контекст, после чего система предсказывает следующий токен. Этот процесс повторяется до формирования итогового ответа.
Качество инференса зависит от того, насколько хорошо обучена модель, насколько эффективно устроена её архитектура и как оптимизирован процесс генерации. Отсюда различия в скорости, точности, стиле ответов и стоимости использования разных моделей.
Инференс — одна из самых «дорогих» частей работы ИИ. Большие модели требуют значительных вычислений: мощности GPU, большой памяти и оптимизации, особенно если речь идёт о генерации длинных ответов или обработке больших документов.
Поэтому индустрия активно создаёт оптимизированные решения: уменьшенные версии моделей, квантованные веса, специальные форматы хранения параметров. Задача — сделать инференс быстрее и доступнее без сильной потери качества.
В экосистемах вроде GPT, Claude, GigaChat и YandexGPT инференс — ключевой этап, который определяет способность модели работать в чатах, писать код, анализировать документы и удерживать длинный контекст. Для компаний важна именно скорость и надёжность инференса — это напрямую влияет на качество сервисов.
В корпоративных системах инференс часто размещают на собственных серверах, чтобы обеспечить стабильность, низкие задержки и защиту данных. В потребительских сервисах, наоборот, работает облачная инференс-инфраструктура, рассчитанная на миллионы запросов в секунду.
Примеры использования
- Генерация ответа в чат-боте.
- Создание изображения по текстовому описанию.
- Анализ документа и формирование краткого вывода.
- Предсказание вероятности события в финансовой модели.
- Определение объектов на изображении в реальном времени.
- Работа голосовых ассистентов при распознавании речи.
Связанные термины
- Обучение модели
- LLM
- Токенизация
- Контекстное окно
- Reasoning
- Параметры модели
- Embedding