ظهور هوش مصنوعی کارآمد: رقابت مایکروسافت و IBM

IBM Granite: بازتعریف کارایی در هوش مصنوعی سازمانی

رویکرد IBM به هوش مصنوعی پایدار در مدل‌های Granite 3.2 آن تجسم یافته است. این مدل‌ها با دقت برای کاربردهای تجاری خاص ساخته شده‌اند و تعهد به کارایی را بدون به خطر انداختن عملکرد نشان می‌دهند. این تمرکز استراتژیک مزایای قابل توجهی به همراه دارد:

• کاهش قابل توجه در نیازهای محاسباتی: مدل‌های ایمنی Guardian در سری Granite کاهش چشمگیری در نیازهای محاسباتی دارند و تا 30 درصد کاهش را به دست می‌آورند. این امر به صرفه جویی قابل توجهی در مصرف انرژی و کاهش هزینه‌های عملیاتی منجر می‌شود.
• پردازش ساده اسناد: مدل‌های Granite در وظایف پیچیده درک اسناد، با حداقل مصرف منابع به دقت بالایی دست می‌یابند. این کارایی برای مشاغلی که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند بسیار مهم است.
• استدلال بهینه شده با ‘زنجیره تفکر’: IBM یک مکانیزم استدلال اختیاری ‘زنجیره تفکر’ را در مدل‌های Granite ارائه می‌دهد. این ویژگی امکان بهینه‌سازی کارایی محاسباتی را با تجزیه فرآیندهای استدلال پیچیده به مراحل کوچکتر و قابل مدیریت‌تر فراهم می‌کند.

مدل‌های TinyTimeMixers، یک جزء برجسته از خانواده Granite، نمونه‌ای از قدرت هوش مصنوعی فشرده هستند. این مدل‌ها با کمتر از 10 میلیون پارامتر به قابلیت‌های پیش‌بینی دوساله چشمگیری دست می‌یابند. این یک تفاوت شگرف در مقایسه با مدل‌های زبان بزرگ سنتی است که اغلب دارای صدها میلیارد پارامتر هستند، و تعهد IBM به حداقل رساندن استفاده از منابع را برجسته می‌کند.

مایکروسافت Phi-4: آغاز عصر جدیدی از هوش مصنوعی چندوجهی

خانواده Phi-4 مایکروسافت نشان دهنده تعهد مشابهی به کارایی و دسترسی است، اما با تمرکز مشخص بر قابلیت‌های چندوجهی. سری Phi-4 دو مدل نوآورانه را معرفی می‌کند که برای شکوفایی در محیط‌های با منابع محدود طراحی شده‌اند:

• Phi-4-multimodal: این مدل 5.6 میلیارد پارامتری یک دستاورد پیشگامانه است که قادر به پردازش همزمان گفتار، بینایی و متن است. این توانایی چندوجهی، امکانات جدیدی را برای تعاملات طبیعی و شهودی انسان و کامپیوتر باز می‌کند.
• Phi-4-mini: این مدل 3.8 میلیارد پارامتری که برای وظایف مبتنی بر متن طراحی شده است، برای حداکثر کارایی بهینه شده است. اندازه جمع و جور و قدرت پردازش آن، این مدل را برای استقرار در دستگاه‌هایی با منابع محاسباتی محدود، مانند تلفن‌های هوشمند و وسایل نقلیه، ایده‌آل می‌کند.

ویژو چن، معاون هوش مصنوعی مولد در مایکروسافت، بر اهمیت Phi-4-multimodal تاکید می‌کند: ‘Phi-4-multimodal یک نقطه عطف جدید در توسعه هوش مصنوعی مایکروسافت به عنوان اولین مدل زبان چندوجهی ما است.’ او در ادامه توضیح می‌دهد که این مدل از ‘تکنیک‌های پیشرفته یادگیری بین‌وجهی’ استفاده می‌کند و دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا ‘چندین حالت ورودی را به طور همزمان درک و استدلال کنند.’ این قابلیت، ‘استنتاج بسیار کارآمد و کم‌تاخیر’ را تسهیل می‌کند و در عین حال برای ‘اجرای روی دستگاه و کاهش سربار محاسباتی’ بهینه‌سازی می‌شود.

چشم‌اندازی فراتر از زور بازو: آینده پایدار هوش مصنوعی

تغییر به سمت مدل‌های زبانی کوچکتر صرفاً به معنای بهبودهای تدریجی نیست. این نشان دهنده یک تغییر اساسی در فلسفه توسعه هوش مصنوعی است. هم IBM و هم مایکروسافت از چشم‌اندازی حمایت می‌کنند که در آن کارایی، یکپارچگی و تأثیر دنیای واقعی بر قدرت محاسباتی خام اولویت دارد.

سریرام راگاوان، معاون تحقیقات هوش مصنوعی IBM، این چشم‌انداز را به طور خلاصه بیان می‌کند: ‘عصر بعدی هوش مصنوعی در مورد کارایی، یکپارچگی و تأثیر دنیای واقعی است – جایی که شرکت‌ها می‌توانند بدون صرف هزینه‌های گزاف برای محاسبات، به نتایج قدرتمندی دست یابند.’ این بیانیه بر این درک فزاینده تاکید دارد که هوش مصنوعی پایدار نه تنها یک ضرورت زیست محیطی است، بلکه یک ضرورت تجاری نیز هست.

مزایای این رویکرد پایدار چندوجهی است:

• کاهش شدید مصرف انرژی: مدل‌های کوچکتر ذاتاً به انرژی کمتری برای آموزش و بهره‌برداری نیاز دارند. این امر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه‌ها و کاهش اثرات زیست محیطی منجر می‌شود.
• کاهش ردپای کربن: کاهش نیازهای محاسباتی مستقیماً به کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای کمک می‌کند و توسعه هوش مصنوعی را با اهداف پایداری جهانی همسو می‌کند.
• دسترسی‌پذیری بیشتر: مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر، راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای سازمان‌های کوچکتر مقرون به صرفه‌تر و در دسترس‌تر می‌کنند و دسترسی به این فناوری تحول‌آفرین را دموکراتیک می‌کنند.
• گزینه‌های استقرار انعطاف‌پذیر: توانایی اجرای هوش مصنوعی پیشرفته در دستگاه‌های لبه و در محیط‌های با منابع محدود، انبوهی از امکانات جدید را برای کاربردهای هوش مصنوعی، از خانه‌های هوشمند گرفته تا سنجش از دور، باز می‌کند.

توسعه SLMها توسط مایکروسافت و IBM نه تنها یک پیشرفت تکنولوژیکی است، بلکه یک بیانیه است. این نشان دهنده حرکت به سمت رویکردی مسئولانه‌تر و پایدارتر به هوش مصنوعی است، رویکردی که کارایی و دسترسی را بدون به خطر انداختن عملکرد در اولویت قرار می‌دهد. این تغییر پارادایم قرار است چشم‌انداز هوش مصنوعی را تغییر دهد و آن را فراگیرتر، آگاه‌تر به محیط زیست و در نهایت، تاثیرگذارتر کند. آینده هوش مصنوعی در مورد بزرگتر بودن نیست. بلکه در مورد راه‌حل‌های هوشمندتر، کارآمدتر و پایدارتر است.

نگاهی عمیق‌تر به مدل‌های Granite IBM

مدل‌های Granite 3.2 از IBM گامی مهم در جهت دستیابی به هوش مصنوعی کارآمد هستند. بیایید برخی از ویژگی‌ها و مزایای کلیدی را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم:

کاربردهای تجاری هدفمند: برخلاف مدل‌های زبان بزرگ همه‌منظوره، مدل‌های Granite به‌طور خاص برای موارد استفاده تجاری خاص طراحی شده‌اند. این رویکرد هدفمند امکان بهینه‌سازی در هر سطح، از معماری گرفته تا داده‌های آموزشی را فراهم می‌کند. نتیجه، مدلی است که در حوزه مورد نظر خود برتری دارد و در عین حال سربار محاسباتی غیرضروری را به حداقل می‌رساند.

مدل‌های ایمنی Guardian: این مدل‌ها که تا 30 درصد کاهش در نیازهای محاسباتی را تجربه می‌کنند، برای اطمینان از استقرار ایمن و قابل اعتماد هوش مصنوعی در کاربردهای حساس بسیار مهم هستند. IBM با کاهش بار محاسباتی، اجرای اقدامات ایمنی قوی را برای کسب‌وکارها آسان‌تر می‌کند، بدون اینکه هزینه‌های گزافی را متحمل شوند.

درک اسناد پیچیده: توانایی مدل‌های Granite برای پردازش اسناد پیچیده به‌طور کارآمد، یک تغییردهنده بازی برای صنایعی است که به‌شدت به تجزیه و تحلیل داده‌ها متکی هستند. چه اسناد حقوقی، گزارش‌های مالی یا مقالات علمی باشد، مدل‌های Granite می‌توانند بینش‌ها را استخراج کرده و گردش‌های کاری را با سرعت و دقت قابل‌توجهی خودکار کنند، همگی در حالی که حداقل منابع را مصرف می‌کنند.

استدلال زنجیره تفکر: این ویژگی اختیاری، نگاهی اجمالی و جذاب به آینده استدلال کارآمد هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. رویکرد ‘زنجیره تفکر’ با تجزیه مسائل پیچیده به مراحل کوچکتر و قابل مدیریت‌تر، به مدل‌های Granite اجازه می‌دهد تا فرآیندهای محاسباتی خود را بهینه کنند. این نه تنها مصرف انرژی را کاهش می‌دهد، بلکه قابلیت تفسیر استدلال مدل را نیز افزایش می‌دهد و درک و اعتماد به خروجی‌های آن را برای انسان آسان‌تر می‌کند.

TinyTimeMixers: قابلیت‌های چشمگیر TinyTimeMixers، دستیابی به پیش‌بینی دو ساله با کمتر از 10 میلیون پارامتر، پتانسیل مدل‌های بسیار تخصصی و فشرده را برجسته می‌کند. ایننشان می‌دهد که می‌توان بدون توسل به مقیاس عظیم مدل‌های زبان بزرگ سنتی، به عملکرد چشمگیری دست یافت.

کاوش دقیق‌تر در خانواده Phi-4 مایکروسافت

خانواده Phi-4 مایکروسافت رویکردی متفاوت، اما به همان اندازه قانع‌کننده، برای هوش مصنوعی کارآمد دارد. بیایید به ویژگی‌های منحصر به فرد این مدل‌ها عمیق‌تر بپردازیم:

قابلیت‌های چندوجهی: توانایی Phi-4-multimodal برای پردازش همزمان گفتار، بینایی و متن یک پیشرفت قابل توجه است. این امر مرز جدیدی را برای تعامل انسان و کامپیوتر باز می‌کند و امکان ایجاد رابط‌های طبیعی‌تر و شهودی‌تر را فراهم می‌کند. دستگاهی را تصور کنید که می‌تواند دستورات گفتاری شما را درک کند، نشانه‌های بصری شما را تفسیر کند و اطلاعات نوشته شده را همزمان پردازش کند. این قدرت هوش مصنوعی چندوجهی است.

محیط‌های محدود از نظر محاسباتی: هر دو Phi-4-multimodal و Phi-4-mini به‌طور خاص برای دستگاه‌هایی با منابع محاسباتی محدود طراحی شده‌اند. این برای گسترش دامنه هوش مصنوعی فراتر از مراکز داده قدرتمند و به دست کاربران روزمره بسیار مهم است. تلفن‌های هوشمند، وسایل نقلیه، دستگاه‌های پوشیدنی و حتی حسگرهای صنعتی اکنون می‌توانند از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.

یادگیری بین‌وجهی: ‘تکنیک‌های پیشرفته یادگیری بین‌وجهی’ که توسط ویژو چن ذکر شد، در قلب قابلیت‌های Phi-4-multimodal قرار دارند. این تکنیک‌ها به مدل اجازه می‌دهند تا روابط بین حالت‌های مختلف را بیاموزد و آن را قادر می‌سازد تا گفتار، بینایی و متن را به روشی یکپارچه درک و استدلال کند. این یک گام مهم در جهت ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند جهان را به شیوه‌ای شبیه‌تر به انسان درک کرده و با آن تعامل داشته باشند.

استنتاج کم‌تاخیر: تاکید بر ‘استنتاج کم‌تاخیر’ برای کاربردهای بی‌درنگ بسیار مهم است. این بدان معناست که مدل‌های Phi-4 می‌توانند اطلاعات را پردازش کرده و به سرعت پاسخ تولید کنند، و آنها را برای کاربردهایی که پاسخگویی در آنها حیاتی است، مانند دستیارهای صوتی، رانندگی خودکار و ترجمه بی‌درنگ، مناسب می‌سازد.

اجرای روی دستگاه: توانایی اجرای مدل‌های Phi-4 به‌طور مستقیم روی دستگاه‌ها، به‌جای تکیه بر سرورهای ابری، چندین مزیت را ارائه می‌دهد. این امر تاخیر را کاهش می‌دهد، حریم خصوصی را افزایش می‌دهد و قابلیت اطمینان را بهبود می‌بخشد، زیرا مدل‌ها می‌توانند حتی بدون اتصال به اینترنت به کار خود ادامه دهند.

توسعه SLMها نشان‌دهنده یک نقطه عطف حیاتی در تکامل هوش مصنوعی است. این یک حرکت دور از ذهنیت ‘بزرگتر همیشه بهتر است’ و به سمت رویکردی ظریف‌تر و پایدارتر است. شرکت‌هایی مانند مایکروسافت و IBM با اولویت دادن به کارایی، دسترسی‌پذیری و تأثیر دنیای واقعی، راه را برای آینده‌ای هموار می‌کنند که در آن هوش مصنوعی نه تنها قدرتمند، بلکه مسئولیت‌پذیر و فراگیر نیز باشد. این تغییر فقط در مورد پیشرفت تکنولوژیکی نیست. بلکه در مورد شکل دادن به آینده‌ای است که در آن هوش مصنوعی به نفع همه باشد، در حالی که ردپای زیست محیطی آن را به حداقل می‌رساند. این آینده‌ای است که ارزش تلاش برای آن را دارد و کار مایکروسافت و IBM گامی مهم در این راستا است.