LLM tezkor ishlashining ikki usuli: Anthropic va OpenAI yondashuvlari

Sun'iy intellekt modellarining (LLM) ishga tushirish tezligi foydalanuvchi tajribasini bevosita belgilaydi. Yaqinda Anthropic va OpenAI kompaniyalari o‘zlarining “fast mode” (tez rejim) funksiyalarini e'lon qildilar. Garchi maqsad bir xil bo‘lsa‑da, ularning yondashuvlari tubdan farq qiladi. Ushbu maqolada har ikki usulni, ularning afzalliklari va cheklovlarini oddiy til bilan tushuntiramiz.

Anthropic’ning tez rejimi – kichik batch hajmi

Anthropic modelini tezlashtirishning asosiy yo‘li – batching (bir vaqtning o‘zida bir necha so‘rovni birlashtirish) hajmini kamaytirish. GPU’lar juda tez hisoblashni amalga oshiradi, lekin ma’lumotni GPU xotirasiga ko‘chirish vaqt oladi. Har bir foydalanuvchi so‘rovini alohida GPU’ga yuklaganda, bu ko‘chirish vaqti kamayadi, natijada tokenlar soni sekundiga taxminan 2,5 baravar oshadi (65‑dan 170 token/sekund).

• Batch hajmini kamaytirish – har bir so‘rov alohida ishlov beriladi, kutish vaqti yo‘q.
• Model o‘zgarmaydi – foydalanuvchi asl Opus 4.6 modelini oladi, natija sifatida aniqroq javoblar.
• Qimmat – tez rejim uchun narx ancha yuqori, chunki boshqa foydalanuvchilarni kutish uchun to‘lanadi.

Bu yondashuvni “tezkor avtobus” misoli bilan tasavvur qilish mumkin: avtobus har safar yo‘qolmay, yo‘lovchi chiqishi bilan darhol ketadi, lekin har safar kamroq yo‘lovchi olib, umumiy samaradorlik pasayadi.

OpenAI’ning tez rejimi – gigant Cerebras chiplari

OpenAI esa butunlay boshqacha yo‘lni tanladi. Ular Cerebras kompaniyasi bilan hamkorlik qilib, 70 dyuym kvadratli, 44 GB ichki SRAM (tez xotira)ga ega bo‘lgan chiplarni ishlab chiqdilar. Bu chiplar modelning barcha vaznlarini xotirada saqlashga imkon beradi, shuning uchun ma’lumotni GPU’ga ko‘chirish zarurati yo‘q.

• SRAM‑da to‘liq model – ma’lumot uzatish kechikishi yo‘q, inference (ishga tushirish) 15 baravar tezlashadi.
• Yangi “Spark” modeli – asl GPT‑5.3‑Codex o‘rniga kichikroq, lekin tezroq “Spark” modeli ishlatiladi.
• Token tezligi – 1000 token/sekundga yaqin, bu Anthropic’ning tez rejimidan 6 barobar tez.

Bu yondashuvni “ultra‑kattik chip” misoli bilan tasvirlash mumkin: chip ichidagi xotira yetarli bo‘lsa, model bir marta yuklanadi va keyingi barcha hisoblashlar shu xotirada amalga oshadi.

Qiyoslash va natijalar

Anthropic va OpenAI yondashuvlari orasidagi asosiy farq:

• Model sifati – Anthropic asl modelni, OpenAI esa kichikroq, kamroq qobiliyatli modelni taklif etadi.
• Tezlik – OpenAI 1000 token/sekund, Anthropic esa 170 token/sekund.
• Texnik murakkablik – Cerebras chiplari ishlab chiqish va integratsiya qilish ancha murakkab, lekin natija sezilarli darajada tezroq.

Amalda, tezkor inference foydalanuvchi tajribasini oshiradi, lekin modelning kichikroq bo‘lishi ba’zi vazifalarda xatoliklarni oshirishi mumkin. Shuning uchun “tezlik” va “aniqlik” o‘rtasida muvozanatni topish muhim.

Kelajakda tezkor LLM inference

Tezkor inference texnologiyasi hali o‘sish bosqichida. Katta chiplar, yaxshilangan batch strategiyalari yoki spekulyativ dekoding (oldindan taxmin qilingan tokenlar) kabi usullar yanada samarali bo‘lishi mumkin. Biroq, foydalanuvchilar uchun eng muhim narsa – model xatolarini kamaytirish, chunki xato natijalari vaqtni tejashdan ko‘ra ko‘proq muammolarni keltirib chiqaradi.

Shunday qilib, LLM’larni tezlashtirish uchun ikki yo‘l mavjud: batch hajmini kamaytirish (Anthropic) yoki ultra‑kattik chiplar (OpenAI). Har ikkalasi ham o‘z auditoriyasiga mos keladi, va texnologik rivojlanish davom etgani sari yangi yondashuvlar ham paydo bo‘lishi kutilmoqda.