Deci 和高通合作推動跨產業的生成式人工智慧民主化
簡單來說
Deci 宣布與 Qualcomm Technologies 合作，為 Qualcomm Cloud AI 100 開發先進的生成式 AI 模式。
人工智慧解決方案公司 Deci 宣布與 Qualcomm Technologies 合作開發先進技術 生成AI Qualcomm Cloud AI 100 的模式。此次合作旨在讓人工智慧更容易被更廣泛的應用所使用，並使開發人員能夠民主化產生人工智慧的力量。
透過專門針對 Qualcomm Cloud AI 100 解決方案客製化模型，兩家公司打算實現經濟高效的即時 AI 處理。 Cloud AI 100 是高通的解決方案，旨在優化生成式 AI 推理的效能，包括 大型語言模型 （法學碩士）。
Deci 執行長兼聯合創始人 Yonatan Geifman 表示：「當前生成式人工智慧領域的一些主要挑戰與處理這些巨大模型的計算能力的可用性以及運行它們的巨大成本有關。 」 Metaverse Post。 “透過利用 Deci 的模型，高通用戶可以透過確保最大硬體利用率同時提供高速和準確性的模型來充分利用他們的硬體投資。”
Deci將與Qualcomm Technologies合作推出兩款模型，分別是DeciCoder-6B和DeciDiffusion 2.0。
據公告稱，DeciCoder-6B是一個用於程式碼生成的6億參數模型，支援八種程式語言，在保持記憶體和運算效率的同時優於現有模型。
另一方面，DeciDiffusion 2.0 是一個包含 732 億參數的文字到影像擴散模型，它透過提高速度和效率提供高品質影像而樹立了新標準。
Deci 的 AI 模型有何獨特之處
使用時 法學碩士 在現實世界的應用程式中，有效地組織進行預測的伺服器上的資料至關重要。主要目標是同時處理盡可能多的用戶請求。在一次處理的資料量（批次大小）和獲得回應所需的時間（延遲）之間找到適當的平衡取決於兩個關鍵因素：模型的設計和用於進行預測的硬體的能力。
「與 CodeGen 6 2B 和 2.5 億個參數模型相比，DeciCoder-7B 的參數數量較少，從而減少了記憶體佔用並釋放了額外的 7GB 記憶體。該模型在記憶體和計算效率方面表現出色，可以有效擴展批處理，而不會消耗大量記憶體或顯著增加延遲。」Deci 執行長 Yonatan Geifman 說。
他進一步解釋說：「與傳統的 DeciDiffusion 2.0 相比，DeciDiffusion 40 能夠以減少 XNUMX% 的迭代次數提供高品質影像，並採用更小、更快的 U-Net 組件。 Stable Diffusion 1.5.它可以在推理過程中以更少的擴散時間步產生高品質的圖像。”
該模型有效地將產生高品質影像所需的步驟從 16 個減少到僅 10 個。
Deci 的神經架構搜尋技術 AutoNAC 在模型的效率和可擴展性方面發揮了至關重要的作用。它 自動化 以計算高效率的方式進行搜尋過程，使其有別於傳統方法。這項技術使 Deci 能夠在短時間內發布一系列最先進的模型，與其他大型語言模型開發人員相比，其訓練計算支出更低。
DeciCoder-6B：為工業卓越而客製化的精度
DeciCoder-6B 支援八種程式語言的能力使其成為各種應用程式的首選模型。蓋夫曼分享了該模型的一些不同的利用方式。
「在軟體開發領域，它可以輔助程式碼產生和程式碼完成，顯著減少開發時間並提高生產力。此外，DeciCoder-6B 可用於教授編程，適應各種語言和難度等級。學生可以用它來檢查他們的作業並作為解決方案手冊。」Deci 的 Geifman 說道 Metaverse Post.
「此外，在網路安全領域，該模型可以進行微調，以協助編寫和分析漏洞掃描腳本，並能夠跨各種程式設計環境自動執行安全檢查，」他補充道。
Deci 與 高通公司 科技標誌著生成式人工智慧的力量民主化邁出了重要一步。憑藉優化的模型、高效的技術和對開放的承諾，該合作夥伴關係旨在為全球開發者和行業提供易於使用且具有成本效益的人工智慧解決方案。
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關於作者
Kumar 是一位經驗豐富的科技記者，專門研究人工智慧/機器學習、行銷技術以及加密貨幣、區塊鏈和人工智慧等新興領域的動態交叉領域。 NFTs。 Kumar 擁有超過 3 年的行業經驗，在撰寫引人入勝的敘述、進行富有洞察力的採訪和提供全面的見解方面建立了良好的記錄。 Kumar 的專長在於製作高影響力的內容，包括為著名產業平台製作文章、報告和研究出版物。 庫馬爾擁有結合技術知識和講故事的獨特技能，擅長以清晰且引人入勝的方式向不同的受眾傳達複雜的技術概念。
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