Deci et Qualcomm s'associent pour démocratiser l'IA générative dans tous les secteurs
En bref
Deci a annoncé une collaboration avec Qualcomm Technologies pour développer des modèles d'IA génératifs avancés pour le Qualcomm Cloud AI 100.
La société de solutions d'IA Deci a annoncé une collaboration avec Qualcomm Technologies pour développer des IA générative modèles pour le Qualcomm Cloud AI 100. La collaboration vise à rendre l’IA plus accessible pour un plus large éventail d’applications et à démocratiser la puissance de l’IA générative pour les développeurs.
En adaptant des modèles spécifiquement pour la solution Qualcomm Cloud AI 100, les entreprises ont l'intention de débloquer un traitement de l'IA en temps réel et rentable. Cloud AI 100 est la solution de Qualcomm conçue pour optimiser les performances de l'inférence générative de l'IA, notamment grands modèles de langage (LLM).
"Certains des principaux défis du paysage actuel de l'IA générative sont liés à la disponibilité de la puissance de calcul pour le traitement de ces énormes modèles et au coût énorme de leur fonctionnement", a déclaré Yonatan Geifman, PDG et co-fondateur de Deci. Metaverse Post. "En tirant parti des modèles Deci, les utilisateurs de Qualcomm peuvent tirer le meilleur parti de leur investissement matériel avec des modèles qui garantissent une utilisation maximale du matériel tout en offrant une vitesse et une précision élevées."
Deci travaillera avec Qualcomm Technologies pour lancer deux modèles, à savoir DeciCoder-6B et DeciDiffusion 2.0.
Selon l'annonce, DeciCoder-6B est un modèle de 6 milliards de paramètres pour la génération de code prenant en charge huit langages de programmation et surpasse les modèles établis tout en préservant la mémoire et l'efficacité des calculs.
D'autre part, DeciDiffusion 2.0 est un modèle de diffusion texte-image de 732 millions de paramètres, qui établit de nouvelles normes en fournissant des images de haute qualité avec une vitesse et une efficacité accrues.
Ce qui distingue les modèles d'IA de Deci
Lors de l'utilisation LLM dans les applications du monde réel, il est crucial d’organiser efficacement les données sur les serveurs qui effectuent les prédictions. L’objectif principal est de traiter autant de demandes d’utilisateurs en même temps que possible. Trouver le bon équilibre entre la quantité de données traitées simultanément (taille du lot) et le temps nécessaire pour obtenir une réponse (latence) dépend de deux éléments clés : la conception du modèle et les capacités du matériel utilisé pour faire des prédictions.
« DeciCoder-6B a un nombre de paramètres plus petit que ses homologues, ce qui entraîne une empreinte mémoire réduite et libère 2 Go de mémoire supplémentaires par rapport aux modèles CodeGen 2.5 7B et 7 milliards de paramètres. Le modèle excelle en termes de mémoire et d’efficacité de calcul, permettant une mise à l’échelle efficace du traitement par lots sans consommation substantielle de mémoire ni augmentation notable de la latence », a déclaré Yonatan Geifman, PDG de Deci.
Il a en outre expliqué : « DeciDiffusion 2.0 fournit des images de haute qualité en 40 % d'itérations en moins et utilise un composant U-Net plus petit et plus rapide par rapport à Stable Diffusion 1.5. Il peut produire des images de haute qualité avec moins de temps de diffusion pendant le processus d’inférence.
Le modèle réduit efficacement le nombre d’étapes nécessaires pour générer une image de qualité de 16 à seulement 10.
La technologie de recherche d'architecture neuronale de Deci – AutoNAC – a joué un rôle crucial dans l'efficacité et l'évolutivité des modèles. Il Automates le processus de recherche de manière efficace, ce qui le distingue des méthodes traditionnelles. Cette technologie a permis à Deci de publier une série de modèles de pointe dans un court laps de temps, avec des dépenses informatiques pour la formation inférieures à celles d'autres grands développeurs de modèles de langage.
DeciCoder-6B : une précision sur mesure pour l'excellence industrielle
La capacité du DeciCoder-6B à prendre en charge huit langages de programmation le positionne comme un modèle incontournable pour un large éventail d'applications. Geifman a partagé certaines des diverses façons dont le modèle peut être exploité.
« Dans le domaine du développement de logiciels, il peut aider à la génération et à l'achèvement du code, réduisant ainsi considérablement le temps de développement et améliorant la productivité. De plus, DeciCoder-6B peut être utilisé pour enseigner la programmation, en s'adaptant à une variété de langages et de niveaux de difficulté. Les étudiants peuvent l'utiliser pour vérifier leur travail et comme manuel de solutions », a déclaré Geifman de Deci. Metaverse Post.
"De plus, dans le domaine de la cybersécurité, le modèle peut être affiné pour aider à l'écriture et à l'analyse de scripts d'analyse des vulnérabilités, avec la possibilité d'automatiser les contrôles de sécurité dans divers environnements de programmation", a-t-il ajouté.
La collaboration entre Deci et Qualcomm Les technologies marquent une étape importante vers la démocratisation de la puissance de l’IA générative. Avec des modèles optimisés, une technologie efficace et un engagement en faveur de l’ouverture, le partenariat vise à doter les développeurs et les industries du monde entier de solutions d’IA accessibles et rentables.
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A propos de l'auteur
Kumar est un journaliste technologique expérimenté spécialisé dans les intersections dynamiques de l'IA/ML, de la technologie marketing et des domaines émergents tels que la cryptographie, la blockchain et NFTs. Avec plus de 3 ans d'expérience dans l'industrie, Kumar a fait ses preuves dans l'élaboration de récits convaincants, la conduite d'entretiens perspicaces et la fourniture d'informations complètes. L'expertise de Kumar réside dans la production de contenu à fort impact, notamment des articles, des rapports et des publications de recherche pour des plateformes industrielles de premier plan. Doté d’un ensemble de compétences uniques combinant connaissances techniques et narration, Kumar excelle dans la communication de concepts technologiques complexes à des publics divers de manière claire et engageante.
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