Deci 和高通合作推动跨行业的生成式人工智能民主化
简单来说
Deci 宣布与 Qualcomm Technologies 合作，为 Qualcomm Cloud AI 100 开发先进的生成式 AI 模型。
人工智能解决方案公司 Deci 宣布与 Qualcomm Technologies 合作开发先进技术 生成式人工智能 Qualcomm Cloud AI 100 的模型。此次合作旨在让 AI 更容易被更广泛的应用所使用，并为开发者普及生成式 AI 的力量。
通过专门针对 Qualcomm Cloud AI 100 解决方案定制模型，两家公司打算实现经济高效的实时 AI 处理。 Cloud AI 100 是高通的解决方案，旨在优化生成式 AI 推理的性能，包括 大型语言模型 （法学硕士）。
Deci 首席执行官兼联合创始人约纳坦·盖夫曼 (Yonatan Geifman) 表示：“当前生成式人工智能领域的一些主要挑战与处理这些巨大模型的计算能力的可用性以及运行它们的巨大成本有关。” Metaverse Post。 “通过利用 Deci 的模型，高通用户可以通过确保最大硬件利用率同时提供高速和准确性的模型来充分利用其硬件投资。”
Deci将与Qualcomm Technologies合作推出两款模型，分别是DeciCoder-6B和DeciDiffusion 2.0。
据公告称，DeciCoder-6B是一个用于代码生成的6亿参数模型，支持八种编程语言，在保持内存和计算效率的同时优于现有模型。
另一方面，DeciDiffusion 2.0 是一个包含 732 亿参数的文本到图像扩散模型，它通过提高速度和效率提供高质量图像而树立了新标准。
Deci 的 AI 模型有何独特之处
使用时 法学硕士 在现实世界的应用程序中，有效地组织进行预测的服务器上的数据至关重要。主要目标是同时处理尽可能多的用户请求。在一次处理的数据量（批量大小）和获得响应所需的时间（延迟）之间找到适当的平衡取决于两个关键因素：模型的设计和用于进行预测的硬件的能力。
“与 CodeGen 6 2B 和 2.5 亿个参数模型相比，DeciCoder-7B 的参数数量较少，从而减少了内存占用并释放了额外的 7GB 内存。该模型在内存和计算效率方面表现出色，可以有效扩展批处理，而不会消耗大量内存或显着增加延迟。”Deci 首席执行官 Yonatan Geifman 说道。
他进一步解释说：“与传统的 DeciDiffusion 2.0 相比，DeciDiffusion 40 能够以减少 XNUMX% 的迭代次数提供高质量图像，并采用更小、更快的 U-Net 组件。 Stable Diffusion 1.5.它可以在推理过程中以更少的扩散时间步生成高质量的图像。”
该模型有效地将生成高质量图像所需的步骤从 16 个减少到仅 10 个。
Deci 的神经架构搜索技术 AutoNAC 在模型的效率和可扩展性方面发挥了至关重要的作用。它 自动化 以计算高效的方式进行搜索过程，使其有别于传统方法。这项技术使 Deci 能够在短时间内发布一系列最先进的模型，与其他大型语言模型开发商相比，其训练计算支出更低。
DeciCoder-6B：为工业卓越而定制的精度
DeciCoder-6B 支持八种编程语言的能力使其成为各种应用程序的首选模型。盖夫曼分享了该模型的一些不同的利用方式。
“在软件开发领域，它可以辅助代码生成和代码完成，显着减少开发时间并提高生产力。此外，DeciCoder-6B 可用于教授编程，适应各种语言和难度级别。学生可以用它来检查他们的作业并作为解决方案手册。”Deci 的 Geifman 说道 Metaverse Post.
“此外，在网络安全领域，该模型可以进行微调，以协助编写和分析漏洞扫描脚本，并能够跨各种编程环境自动执行安全检查，”他补充道。
Deci 与 高通公司 技术标志着生成式人工智能的力量民主化迈出了重要一步。凭借优化的模型、高效的技术和对开放的承诺，该合作伙伴关系旨在为全球开发者和行业提供易于使用且具有成本效益的人工智能解决方案。
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Kumar 是一位经验丰富的科技记者，专注于人工智能/机器学习、营销技术以及加密货币、区块链和人工智能等新兴领域的动态交叉领域。 NFTs。 Kumar 拥有超过 3 年的行业经验，在撰写引人入胜的叙述、进行富有洞察力的采访和提供全面的见解方面建立了良好的记录。 Kumar 的专长在于制作高影响力的内容，包括为著名行业平台制作文章、报告和研究出版物。 库马尔拥有结合技术知识和讲故事的独特技能，擅长以清晰且引人入胜的方式向不同的受众传达复杂的技术概念。
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