Was Inferenz bedeutet
Die Schlussfolgerung erfolgt, nachdem ein Modell trainiert wurde. In dieser Phase erhält das Modell eine neue Eingabe und erzeugt eine nützliche Ausgabe. In einem Empfehlungssystem könnte die Schlussfolgerung Produkte in eine Rangfolge bringen. In einem Betrugssystem könnte es zu einer Transaktion kommen. In einem LLM kann Text Token für Token generiert werden.
Warum das wichtig ist
Inferenz ist wichtig, weil es sich um die KI-Erfahrung handelt, die Nutzer tatsächlich erleben. Ein Modell, das genau, aber zu langsam, zu teuer oder instabil ist, ist möglicherweise nicht praktikabel. Produktionsteams überwachen Latenz, Kosten pro Anfrage, Durchsatz, Betriebszeit, Sicherheitsfilter, Ausgabequalität und Fehlermodi.
Häufige Anwendungen
- Bewertung einer Transaktion hinsichtlich des Betrugsrisikos.
- Ranking von Suchergebnissen oder Produktempfehlungen.
- Generieren einer Chatbot-Antwort.
- Ein Supportticket klassifizieren.
- Erkennen eines Objekts in einem neu hochgeladenen Bild.
Worauf zu achten ist
Inferenzsysteme müssen überwacht werden. Eingaben können sich ändern, der Datenverkehr kann ansteigen, die Modellkosten können steigen und die Ausgaben können sich verschlechtern. Bei LLMs wirken sich Token-Grenzwerte, Abrufqualität, Prompt-Design und Dekodierungseinstellungen alle auf die Inferenzqualität aus.
Inferenz lässt sich am besten im Kontext verstehen: welche Daten verwendet werden, welche Aufgabe unterstützt wird und wie die Ausgabe geprüft wird.