Объяснение вывода ИИ: как модели машинного обучения переходят от обучения к производству
29 сент. 2025 г.
Если вы провели какое-то время вокруг ИИ в последние дни, вы, вероятно, слышали термин "инференция", который всплывает в разговорах о ИИ-микросхемах, задержках или масштабировании. Но что это на самом деле значит?
В простых терминах, инференция — это момент, когда ИИ использует свое обучение на практике. Это то, что происходит каждый раз, когда ИИ-система принимает новый ввод — например, вопрос, изображение или звук — и генерирует ответ.
Это невидимый процесс, который превращает машинное обучение во что-то полезное, будь то Chat GPT, отвечающий на ваш вопрос, приложение для фотографий, улучшающее ваше изображение, или ваш почтовый клиент, помечающий спам до того, как вы его увидите.
Давайте разберем, как это работает и почему это та часть ИИ, которая тихо управляет всем, что вы используете.
Внутри процесса, который питает ответы ИИ за доли секунды
Когда вы взаимодействуете с моделью ИИ, вот что происходит за кулисами, всё это за миллисекунды:
Ваш ввод преобразуется в числа (токены), которые модель может понять.
Эти числа перетекают через нейронную сеть с миллионами или миллиардами соединений.
Модель делает предсказания, вычисляя вероятности того, что должно произойти дальше, основываясь на своем обучении.
Эти предсказания превращаются в вывод, например, текст, изображение или действие, которое вы можете увидеть.
Весь этот процесс и есть инференция. Это не сам вывод, а вычисление, которое его создаёт. Это мгновение "размышления", которое оживляет ИИ.
Инференция важнее, чем вы думаете
Хотя обучение регулярно попадает в заголовки, именно инференция обеспечивает экономическую целесообразность ИИ. Каждое реальное применение ИИ, например, ответ на вопрос, генерация изображения, рекомендация песни, происходит во время инференции.
Вот почему это так критично:
Она определяет пользовательский опыт
Когда вы общаетесь с чат-ботом, задержка убивает взаимодействие. Чем быстрее инференция, тем более естественным и бесшовным будет опыт. В приложениях, таких как автономное вождение или медицинская визуализация, даже миллисекунды могут иметь значение.
Она приводит к постоянным затратам
Обучение крупной модели ИИ может стоить миллионы один раз, но инференция происходить миллиарды раз среди пользователей и устройств. Эти запросы быстро накапливаются. Для многих ИИ-компаний инференция — это единственная крупнейшая операционная статья расходов.
Эта сфера, где сейчас происходит инновация
С увеличением возможностей моделей акцент сместился с того, как их обучать на то, как эффективно их запускать. Специализированное оборудование (например, GPU NVIDIA или собственные микросхемы для инференции) и программные оптимизации теперь являются границами инноваций в ИИ.
Инференция на краю
До недавнего времени большая часть инференции происходила в огромных облачных дата-центрах. Но происходит значительный переход — инференция на краю — когда модели ИИ работают непосредственно на вашем телефоне, ноутбуке или умном устройстве вместо того, чтобы полагаться на облако.
Запуск инференции локально означает:
Быстрее реакции: Нет интернет-задержки.
Лучшее конфиденциальность: Ваши данные остаются на вашем устройстве.
Офлайн-возможность: ИИ, который продолжает работать, когда вы отключены.
Благодаря прорывам в оптимизации моделей, ИИ становится достаточно легким, чтобы работать везде. Результат — это более быстрые, более личные и более конфиденциальные ИИ-опыты.
Будущее: инференция в блокчейне
Поскольку мир все больше переходит на блокчейн, а децентрализованный ИИ продолжает развиваться, возникает новый вопрос: как перенести инференцию в блокчейн?
В Sahara AI мы видим будущее, где большая часть инференции всё еще происходит за пределами блокчейна для скорости и эффективности, но ее верификация происходит в блокчейне. Создавая доказательства инференции в блокчейне — криптографические записи, которые подтверждают, что модель ИИ произвела конкретный вывод — мы можем установить новый уровень доверия и прозрачности в экономике ИИ.
Инференция, обработанная через Sahara AI, будет подтверждена в блокчейне с помощью этих доказательств, обеспечивая подлинность без ущерба для производительности.
Этот разговор заслуживает более глубокого обсуждения, и мы исследуем его в будущем руководстве.
Это только начало. Мы регулярно разбираем сложные темы ИИ на простые руководства. Подпишитесь здесь, чтобы не пропустить каждое новое руководство.
