Чтобы точно сказать, насколько MDR (предположительно, речь идет о Model Deployment Resources или Model Deployment Runner) медленнее GPT (генеративная предварительно обученная модель), необходимо учитывать множество факторов:
Какая версия GPT? GPT-2 намного медленнее, чем GPT-3, а GPT-4 (и последующие версии) еще быстрее и эффективнее.
Что подразумевается под MDR? Это специфическая реализация развертывания модели, а не сама модель. Разные MDR могут иметь огромную разницу в производительности. Например, оптимизированный сервис с кэшированием запросов будет быстрее, чем базовая реализация на медленном оборудовании.
Какое оборудование используется? Разница в производительности между GPU и CPU, а также между разными моделями GPU/CPU, может быть очень большой.
Каков размер запроса? Более длинные входные данные требуют больше времени на обработку.
Какие метрики измеряются? Нужно определиться с метрикой: задержка (время до первого токена), пропускная способность (количество токенов в секунду) или общее время генерации.
Какие параметры генерации используются? Параметры, такие как температура, максимальная длина и выборка, могут влиять на скорость генерации.
Речь идет о выводе или об обучении? Обучение GPT занимает огромное количество времени и ресурсов. Сравнение времени обучения с временем развертывания модели бессмысленно. Здесь, скорее всего, вопрос касается времени вывода.
Общий принцип:
Как правило, даже оптимизированный MDR будет медленнее, чем прямой доступ к API, например, к OpenAI API для GPT-3.5 или GPT-4. OpenAI масштабирует свои сервисы до огромных масштабов, используя специализированное оборудование и оптимизированные алгоритмы. Они имеют гораздо больше ресурсов для оптимизации, чем большинство отдельных пользователей или организаций.
Почему MDR все равно используются, несмотря на скорость?
Несмотря на потенциальную потерю скорости, MDR все равно важны по нескольким причинам:
Контроль и приватность: MDR позволяют запускать модели на собственных серверах, обеспечивая полный контроль над данными и алгоритмами. Это критически важно для задач, где требуется повышенная безопасность и конфиденциальность.
Кастомизация: MDR позволяют вносить изменения в модель и процесс генерации, адаптируя их к конкретным потребностям.
Избежание ограничений API: API от OpenAI и других провайдеров могут иметь ограничения по количеству запросов, скорости и контенту. MDR позволяют обойти эти ограничения.
Экономия: Для определенных сценариев использования, запуск модели локально через MDR может быть экономически выгоднее, чем постоянное использование платного API.
Необходимость использования fine-tuned моделей: Часто компании обучают свои собственные, специализированные модели, fine-tuning их на основе общедоступных моделей. Такие модели нельзя использовать напрямую через OpenAI API и требуется MDR.
Примерное сравнение (очень грубое):
Предположим, вы сравниваете следующее:
GPT-3.5 через OpenAI API
MDR, запускающий ту же GPT-3.5 на стандартной облачной виртуальной машине с GPU
В этом случае, API может быть в 2-10 раз быстрее (или даже больше), в зависимости от вышеперечисленных факторов.
В заключение:
Сравнить скорость MDR и GPT напрямую некорректно. Скорее нужно сравнивать скорость использования GPT через API и скорость использования той же модели через MDR. API обычно быстрее из-за оптимизации и масштаба, но MDR предоставляют другие преимущества, такие как контроль, приватность и кастомизация. Для получения более точных данных требуется провести тестирование с конкретной моделью, реализацией MDR и аппаратным обеспечением.
Если ты про MBR и GPT, то разметка диска совершенно никак не влияет на скорость или производительность, потому одинаково. Разница в наличии ограничений (MBR не более 2ТБ может адресовать и не более 4 первичных разделов может содержать, а GPT - 18 эксабайт и не более 128 разделов), а также в том, как реализована загрузка с MBR и с GPT. Так что для современных компьютеров желательно использовать GPT.