Deci ve Qualcomm, Üretken Yapay Zekayı Endüstriler Arasında Demokratikleştirmek İçin İşbirliği Yapıyor
Kısaca
Deci, Qualcomm Cloud AI 100 için gelişmiş üretken yapay zeka modelleri geliştirmek üzere Qualcomm Technologies ile işbirliği yaptığını duyurdu.
Yapay zeka çözümleri şirketi Deci, gelişmiş teknolojiler geliştirmek için Qualcomm Technologies ile işbirliği yaptığını duyurdu üretken yapay zeka Qualcomm Cloud AI 100 için modeller. İşbirliği, yapay zekayı daha geniş bir uygulama yelpazesi için daha erişilebilir hale getirmeyi ve geliştiriciler için üretken yapay zekanın gücünü demokratikleştirmeyi amaçlıyor.
Şirketler, modelleri Qualcomm Cloud AI 100 çözümüne özel olarak uyarlayarak uygun maliyetli, gerçek zamanlı yapay zeka işlemenin kilidini açmayı amaçlıyor. Cloud AI 100, Qualcomm'un üretken yapay zeka çıkarımı için performansı optimize etmek amacıyla geliştirdiği bir çözümdür. büyük dil modelleri (LLM'ler).
Deci'nin CEO'su ve kurucu ortağı Yonatan Geifman, "Mevcut üretken yapay zeka ortamındaki ana zorluklardan bazıları, bu devasa modellerin işlenmesi için gerekli bilgi işlem gücünün bulunması ve bunları çalıştırmanın büyük maliyeti ile ilgilidir" dedi. Metaverse Post. "Qualcomm kullanıcıları, Deci modellerinden yararlanarak, yüksek hız ve doğruluk sunarken maksimum donanım kullanımını sağlayan modellerle donanım yatırımlarından en iyi şekilde yararlanabilirler."
Deci, DeciCoder-6B ve DeciDiffusion 2.0 olmak üzere iki modeli piyasaya sürmek için Qualcomm Technologies ile birlikte çalışacak.
Duyuruya göre DeciCoder-6B, sekiz programlama dilini destekleyen, kod oluşturmaya yönelik 6 milyar parametreli bir modeldir ve hafızayı ve hesaplama verimliliğini korurken yerleşik modellerden daha iyi performans gösterir.
Öte yandan DeciDiffusion 2.0, artırılmış hız ve verimlilikle yüksek kaliteli görüntüler sunarak yeni standartlar belirleyen, 732 milyon parametreli bir metinden görüntüye difüzyon modelidir.
Deci'nin Yapay Zeka Modellerini Farklı Kılan Nedir?
Kullanırken LLM'ler Gerçek dünya uygulamalarında, tahminlerde bulunan sunuculardaki verileri verimli bir şekilde düzenlemek çok önemlidir. Ana amaç mümkün olduğu kadar çok sayıda kullanıcı isteğini aynı anda ele almaktır. Aynı anda işlenen veri miktarı (topluluk boyutu) ile yanıt almak için gereken süre (gecikme) arasındaki doğru dengeyi bulmak iki temel şeye bağlıdır: modelin tasarımı ve tahmin yapmak için kullanılan donanımın yetenekleri.
“DeciCoder-6B, benzerlerine göre daha küçük bir parametre sayısına sahip, bu da CodeGen 2 2.5B ve 7 milyar parametreli modellere kıyasla daha az bellek alanı sağlıyor ve ekstra 7 GB bellek serbest bırakıyor. Model, bellek ve hesaplama verimliliği açısından öne çıkıyor ve önemli miktarda bellek tüketimi veya gecikmede dikkate değer artışlar olmadan toplu işlemenin etkili bir şekilde ölçeklendirilmesine olanak tanıyor" dedi Deci'nin CEO'su Yonatan Geifman.
Ayrıca şunu açıkladı: "DeciDiffusion 2.0, %40 daha az yinelemeyle yüksek kaliteli görüntüler sunuyor ve diğerlerine kıyasla daha küçük ve daha hızlı bir U-Net bileşeni kullanıyor." Stable Diffusion 1.5. Çıkarım süreci sırasında daha az yayılma zaman adımıyla yüksek kaliteli görüntüler üretebiliyor."
Model, kaliteli bir görüntü oluşturmak için gereken adım sayısını 16'dan yalnızca 10'a etkili bir şekilde azaltır.
Deci'nin Sinir Mimarisi Arama Teknolojisi - AutoNAC - modellerin verimliliğinde ve ölçeklenebilirliğinde çok önemli bir rol oynadı. BT otomata arama sürecini bilgi işlem açısından verimli bir şekilde gerçekleştirerek geleneksel yöntemlerden farklı kılar. Bu teknoloji, Deci'nin, diğer büyük dil modeli geliştiricilerine kıyasla eğitim için daha düşük bilgi işlem harcaması yaparak, kısa bir zaman dilimi içinde bir dizi son teknoloji modeli piyasaya sürmesini sağladı.
DeciCoder-6B: Endüstriyel Mükemmellik için Özel Hassasiyet
DeciCoder-6B'nin sekiz programlama dilini destekleme yeteneği, onu geniş bir uygulama yelpazesi için tercih edilen bir model olarak konumlandırıyor. Geifman, modelden yararlanılabilecek çeşitli yollardan bazılarını paylaştı.
"Yazılım geliştirme alanında, kod oluşturma ve kodun tamamlanmasına yardımcı olarak geliştirme süresini önemli ölçüde azaltabilir ve üretkenliği artırabilir. Ayrıca DeciCoder-6B, çeşitli dillere ve zorluk seviyelerine hitap ederek programlamayı öğretmek için kullanılabilir. Öğrenciler bunu çalışmalarını kontrol etmek ve çözüm kılavuzu olarak kullanabilirler" dedi Deci'den Geifman. Metaverse Post.
"Ek olarak, siber güvenlik alanında model, çeşitli programlama ortamlarında güvenlik kontrollerini otomatikleştirme yeteneği ile güvenlik açığı taraması için komut dosyalarının yazılmasına ve analiz edilmesine yardımcı olacak şekilde ince ayar yapılabilir" diye ekledi.
Deci ve arasındaki işbirliği Qualcomm Teknolojiler, Üretken Yapay Zekanın gücünü demokratikleştirme yolunda önemli bir adıma işaret ediyor. Optimize edilmiş modeller, verimli teknoloji ve açıklık taahhüdüyle ortaklık, dünya çapındaki geliştiricileri ve endüstrileri erişilebilir ve uygun maliyetli yapay zeka çözümleriyle güçlendirmeyi amaçlıyor.
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
Daha fazla haber
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
