Deci と Qualcomm が提携し、業界全体で生成 AI を民主化
簡単に言えば
Deci は、Qualcomm Cloud AI 100 向けの高度な生成 AI モデルを開発するために、Qualcomm Technologies と提携すると発表しました。
AI ソリューション企業 Deci は、高度な開発を目的とした Qualcomm Technologies との提携を発表しました。 generative AI このコラボレーションは、AI をより幅広いアプリケーションで利用しやすくし、開発者にとって生成 AI の力を民主化することを目的としています。
両社は、Qualcomm Cloud AI 100 ソリューション専用にモデルを調整することで、コスト効率の高いリアルタイム AI 処理を実現する予定です。 Cloud AI 100 は、生成 AI 推論のパフォーマンスを最適化するために構築されたクアルコムのソリューションです。 大規模な言語モデル (LLM)。
「現在の生成 AI 環境における主な課題のいくつかは、これらの巨大なモデルを処理するためのコンピューティング パワーの可用性と、それらを実行するための莫大なコストに関連しています」と Deci の CEO 兼共同創設者のヨナタン ガイフマン氏は語ります。 Metaverse Post。 「Deci のモデルを活用することで、クアルコム ユーザーは、高速性と精度を実現しながらハードウェアの最大限の利用を保証するモデルを使用して、ハードウェアへの投資を最大限に活用できます。」
Deci は Qualcomm Technologies と協力して、DeciCoder-6B と DeciDiffusion 2.0 という XNUMX つのモデルを発売します。
発表によると、DeciCoder-6Bは6つのプログラミング言語をサポートするコード生成用のXNUMX億パラメータのモデルで、メモリと計算効率を維持しながら確立されたモデルを上回るパフォーマンスを発揮します。
一方、DeciDiffusion 2.0 は、732 億 XNUMX 万パラメータのテキストから画像への拡散モデルであり、速度と効率を向上させて高品質の画像を提供することで新しい標準を確立します。
Deci の AI モデルの特徴
使用時 LLM 実際のアプリケーションでは、予測を行うサーバー上でデータを効率的に整理することが重要です。主な目的は、できるだけ多くのユーザー要求を同時に処理することです。一度に処理されるデータの量 (バッチ サイズ) と応答を取得するまでにかかる時間 (レイテンシ) の間の適切なバランスを見つけることは、モデルの設計と予測に使用されるハードウェアの能力という 2 つの重要な要素に依存します。
「DeciCoder-6B は、対応するものよりもパラメータ数が少ないため、CodeGen 2 2.5B および 7 億パラメータ モデルと比較してメモリ フットプリントが削減され、7GB の追加メモリが解放されます。このモデルはメモリと計算効率に優れており、大幅なメモリ消費やレイテンシの顕著な増加を伴うことなく、バッチ処理の効果的なスケーリングを可能にします」と Deci の CEO、Yonatan Geifman 氏は述べています。
同氏はさらに次のように説明しました。「DeciDiffusion 2.0 は、40% 少ない反復回数で高品質の画像を提供し、従来のものと比較してより小型で高速な U-Net コンポーネントを採用しています。 Stable Diffusion 1.5.推論プロセス中に少ない拡散タイムステップで高品質の画像を生成できます。」
このモデルは、高品質の画像を生成するために必要なステップ数を 16 ステップからわずか 10 ステップに効果的に削減します。
Deci のニューラル アーキテクチャ検索テクノロジである AutoNAC は、モデルの効率と拡張性において重要な役割を果たしています。それ 自動化する 従来の方法とは一線を画し、計算効率の高い方法で検索プロセスを実行します。このテクノロジーにより、Deci は他の大規模な言語モデル開発者と比較して、トレーニングのためのコンピューティングへの支出を抑えながら、一連の最先端のモデルを短期間でリリースすることができました。
DeciCoder-6B: 産業上の卓越性を実現するために調整された精度
DeciCoder-6B は XNUMX つのプログラミング言語をサポートできるため、幅広いアプリケーションの頼りになるモデルとして位置付けられています。ゲイフマン氏は、モデルを活用できる多様な方法のいくつかを共有しました。
「ソフトウェア開発の分野では、コード生成とコード補完を支援し、開発時間を大幅に短縮し、生産性を向上させることができます。さらに、DeciCoder-6B は、さまざまな言語や難易度に対応したプログラミングの指導にも使用できます。学生はこれを自分の作業の確認や解決策のマニュアルとして使用できます」と Deci の Geifman 氏は語ります。 Metaverse Post.
「さらに、サイバーセキュリティの分野では、さまざまなプログラミング環境にわたるセキュリティチェックを自動化する機能を備え、脆弱性スキャン用のスクリプトの作成と分析を支援するためにモデルを微調整することができます」と同氏は付け加えた。
デシとのコラボレーション クアルコム このテクノロジーは、生成 AI の力の民主化に向けた重要な一歩を示しています。このパートナーシップは、最適化されたモデル、効率的なテクノロジー、オープン性への取り組みにより、アクセスしやすくコスト効率の高い AI ソリューションを世界中の開発者と業界に提供することを目指しています。
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著者について
Kumar は経験豊富なテクノロジー ジャーナリストであり、AI/ML、マーケティング テクノロジー、および暗号、ブロックチェーン、 NFTs業界で 3 年以上の経験を持つ Kumar は、説得力のあるストーリーの作成、洞察力に富んだインタビューの実施、包括的な洞察の提供において実績を築いてきました。Kumar の専門分野は、著名な業界プラットフォーム向けの記事、レポート、調査出版物など、インパクトのあるコンテンツの制作です。技術的な知識とストーリーテリングを組み合わせた独自のスキル セットを持つ Kumar は、複雑な技術概念をさまざまな対象者に明確かつ魅力的な方法で伝えることに優れています。
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