カーネギー メロン大学の研究者が、あらゆるデバイスで言語モデルを実行するための MLC LLM を発表
簡単に言えば
MLC LLM と Web LLM により、ユーザーは導入が可能になります 言語モデル あらゆるデバイス上で利用できるため、自然言語を理解するための新しいアプリケーションや使用法が可能になります。
カーネギーメロン大学の研究者が発表した MLC LLM、あらゆるデバイスで言語モデルを実行する方法に革命をもたらす可能性のある一連のツールです。 このようなモデルにより、ユーザーは仮想アシスタントやスマート チャットボットなど、さまざまな自然言語アプリケーションを作成できます。 個別のパフォーマンス最適化により、MLC LLM をさまざまなプラットフォームやシナリオで使用できるようになりました。
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として知られる新しいツール ウェブLLMもこの取り組みの一環です。 言語モデルをブラウザーで直接起動できるため、ユーザーはシステムを手動でダウンロードする必要がなく、サイズが数ギガバイトになることもあります。 7 億のパラメーターを持つビクーニャ 7B モデルは、このようにして作成されました。 これは、大量のパラメーターを必要とするため、より適切な仮想アシスタントやチャットボットを設計する際に非常に役立ちます。
MLC LLM と Web LLM を使用して、あらゆるものをデプロイできるようになりました。 言語モデル どのデバイスでも選択できます。 カーネギーメロン大学の研究者らは、これにより、これまで不可能だったさまざまな応用が可能になると報告している。 どれでも 言語モデル ラップトップや携帯電話、さらにはプロセッサやビデオ アクセラレータなどのさまざまなコンピューティング デバイスに導入できるようになりました。 これにより、自然言語処理の可能性の世界が開かれます。 機械学習.
カーネギー メロン大学の新しいイニシアチブは、自然言語理解のためのさまざまな新しいアプリケーションと使用法への道を開きます。 これらの言語モデルはどのデバイスでも使用できるため、さまざまなシナリオでこのようなテクノロジを簡単に展開できます。 仮想アシスタントであろうと自動化された顧客サービスであろうと、この新しいツールはこれらのタスクの実行方法に劇的な影響を与える可能性があります.
カーネギー メロン大学の研究チームは、最新のプロセッサと 6GB 以上の RAM を搭載した iPhone やその他のスマート ホーム デバイスを含むあらゆるデバイスで実行できる MLC LLM を開発しました。 この合理化されたアプローチは、Apple のエンジニアではなく外部の開発者によって最適化された場合でも、デバイスがほぼリアルタイムの生成速度で言語モデルを実行できるようになったことを意味します。
製品との自然なやり取りを可能にするだけでなく、MLC LLM を使用してデバイス管理タスクを最適化することもできます。 実行に必要な RAM は 4GB から 6GB のみで、この革新的な言語モデルは、将来の iPhone モデルに優れた追加機能を提供し、長い時間をかけずに製品化できる可能性があります。 開発プロセス.
MLC LLMの導入により 言語モデル, カーネギーメロン大学の研究者は、あらゆるデバイスで言語モデルを実行するための効率的かつ堅牢な方法を作成しました。 MLC LLM システムは、自然言語処理における画期的な進歩であり、 ユーザーを有効にします デバイスとより効果的に自然に対話できるようになります。 また、将来のデバイス管理タスクの開発プロセスを大幅にスピードアップできる可能性もあります。 MLC LLM の可能性は無限であり、カーネギーメロン大学の取り組みは確実に成功します。 言語モデルについての考え方を変える 良い方向へ。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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