IBM Granite: Mentakrifkan Semula Kecekapan dalam AI Perusahaan
Pendekatan IBM terhadap AI mampan terkandung dalam model Granite 3.2nya. Model-model ini direka dengan teliti untuk aplikasi perniagaan tertentu, mempamerkan komitmen terhadap kecekapan tanpa menjejaskan prestasi. Fokus strategik ini menghasilkan faedah yang besar:
- Pengurangan Ketara dalam Permintaan Pengkomputeran: Model keselamatan Guardian dalam siri Granite mempunyai pengurangan yang luar biasa dalam keperluan pengkomputeran, mencapai sehingga 30% pengurangan. Ini diterjemahkan kepada penjimatan tenaga yang ketara dan pengurangan kos operasi.
- Pemprosesan Dokumen yang Diperkemas: Model Granite cemerlang dalam tugas pemahaman dokumen yang kompleks, mencapai ketepatan yang tinggi dengan penggunaan sumber yang minimum. Kecekapan ini adalah penting untuk perniagaan yang berurusan dengan jumlah data yang besar.
- Penaakulan Dioptimumkan dengan ‘Chain of Thought’: IBM menawarkan mekanisme penaakulan ‘chain of thought’ pilihan dalam model Granite. Ciri ini membolehkan pengoptimuman kecekapan pengkomputeran dengan memecahkan proses penaakulan yang kompleks kepada langkah-langkah yang lebih kecil dan lebih mudah diurus.
Model TinyTimeMixers, komponen yang menonjol dalam keluarga Granite, menunjukkan contoh kuasa AI padat. Model-model ini mencapai keupayaan ramalan dua tahun yang mengagumkan dengan kurang daripada 10 juta parameter. Ini adalah perbezaan yang besar berbanding dengan model bahasa besar tradisional yang sering mempunyai ratusan bilion parameter, menyerlahkan dedikasi IBM untuk meminimumkan penggunaan sumber.
Microsoft Phi-4: Membawa Era Baharu AI Multimodal
Keluarga Phi-4 Microsoft mewakili komitmen yang sama terhadap kecekapan dan kebolehcapaian, tetapi dengan tumpuan yang berbeza pada keupayaan multimodal. Siri Phi-4 memperkenalkan dua model inovatif yang direka untuk berkembang maju dalam persekitaran yang terhad sumber:
- Phi-4-multimodal: Model 5.6 bilion parameter ini merupakan pencapaian yang terobosan, berupaya memproses pertuturan, penglihatan dan teks secara serentak. Kehebatan multimodal ini membuka kemungkinan baharu untuk interaksi manusia-komputer yang semula jadi dan intuitif.
- Phi-4-mini: Disesuaikan untuk tugas berasaskan teks, model 3.8 bilion parameter ini dioptimumkan untuk kecekapan maksimum. Saiznya yang padat dan kuasa pemprosesan menjadikannya ideal untuk digunakan pada peranti dengan sumber pengkomputeran yang terhad, seperti telefon pintar dan kenderaan.
Weizhu Chen, Naib Presiden Generative AI di Microsoft, menekankan kepentingan Phi-4-multimodal: ‘Phi-4-multimodal menandakan satu kejayaan baharu dalam pembangunan AI Microsoft sebagai model bahasa multimodal pertama kami.’ Beliau seterusnya menjelaskan bahawa model itu memanfaatkan ‘teknik pembelajaran silang modal termaju,’ membolehkan peranti ‘memahami dan menaakul merentasi pelbagai modaliti input secara serentak.’ Keupayaan ini memudahkan ‘inferens kependaman rendah yang sangat cekap’ sambil mengoptimumkan untuk ‘pelaksanaan pada peranti dan mengurangkan overhed pengkomputeran.’
Visi Melangkaui Kekuatan Kasar: Masa Depan AI yang Mampan
Peralihan ke arah model bahasa yang lebih kecil bukan sekadar mengenai peningkatan tambahan; ia mewakili perubahan asas dalam falsafah pembangunan AI. Kedua-dua IBM dan Microsoft memperjuangkan visi di mana kecekapan, integrasi, dan impak dunia sebenar diutamakan berbanding kuasa pengkomputeran mentah.
Sriram Raghavan, Naib Presiden Penyelidikan AI IBM, merumuskan visi ini dengan ringkas: ‘Era AI seterusnya adalah mengenai kecekapan, integrasi dan impak dunia sebenar – di mana perusahaan boleh mencapai hasil yang hebat tanpa perbelanjaan yang berlebihan untuk pengkomputeran.’ Kenyataan ini menggariskan pengiktirafan yang semakin meningkat bahawa AI mampan bukan sahaja satu keperluan alam sekitar; ia juga merupakan satu keperluan perniagaan.
Kelebihan pendekatan mampan ini adalah pelbagai:
- Penggunaan Tenaga Dikurangkan Secara Drastik: Model yang lebih kecil sememangnya memerlukan kurang tenaga untuk melatih dan beroperasi. Ini diterjemahkan kepada penjimatan kos yang ketara dan pengurangan kesan alam sekitar.
- Jejak Karbon yang Lebih Rendah: Pengurangan dalam keperluan pengkomputeran secara langsung menyumbang kepada pengurangan pelepasan gas rumah hijau, menyelaraskan pembangunan AI dengan matlamat kemampanan global.
- Kebolehcapaian Dipertingkat: Model yang lebih kecil dan lebih cekap menjadikan penyelesaian AI lebih berpatutan dan boleh dicapai untuk organisasi yang lebih kecil, mendemokrasikan akses kepada teknologi transformatif ini.
- Pilihan Penggunaan Fleksibel: Keupayaan untuk menjalankan AI lanjutan pada peranti pinggir dan dalam persekitaran yang terhad sumber membuka banyak kemungkinan baharu untuk aplikasi AI, daripada rumah pintar kepada penderiaan jauh.
Pembangunan SLM oleh Microsoft dan IBM bukan sekadar kemajuan teknologi; ia adalah satu kenyataan. Ia menandakan peralihan ke arah pendekatan yang lebih bertanggungjawab dan mampan kepada AI, yang mengutamakan kecekapan dan kebolehcapaian tanpa mengorbankan prestasi. Peralihan paradigma ini bersedia untuk membentuk semula landskap AI, menjadikannya lebih inklusif, mesra alam, dan akhirnya, lebih berkesan. Masa depan AI bukan mengenai yang lebih besar; ia mengenai penyelesaian yang lebih bijak, lebih cekap dan lebih mampan.
Penyelaman Lebih Dalam ke dalam Model Granite IBM
Model Granite 3.2 daripada IBM mewakili satu langkah penting ke hadapan dalam usaha untuk AI yang cekap. Mari kita periksa beberapa ciri dan faedah utama dengan lebih terperinci:
Aplikasi Perniagaan Bersasar: Tidak seperti model bahasa besar tujuan umum, model Granite direka khusus untuk kes penggunaan perniagaan tertentu. Pendekatan bersasar ini membolehkan pengoptimuman pada setiap peringkat, daripada seni bina kepada data latihan. Hasilnya ialah model yang cemerlang dalam domain yang dimaksudkan sambil meminimumkan overhed pengkomputeran yang tidak perlu.
Model Keselamatan Guardian: Model ini, yang mengalami sehingga 30% pengurangan dalam keperluan pengkomputeran, adalah penting untuk memastikan penggunaan AI yang selamat dan boleh dipercayai dalam aplikasi sensitif. Dengan mengurangkan beban pengkomputeran, IBM menjadikannya lebih mudah untuk perniagaan melaksanakan langkah keselamatan yang teguh tanpa menanggung kos yang terlalu tinggi.
Pemahaman Dokumen Kompleks: Keupayaan model Granite untuk memproses dokumen kompleks dengan cekap adalah pengubah permainan untuk industri yang sangat bergantung pada analisis data. Sama ada dokumen undang-undang, laporan kewangan atau kertas saintifik, model Granite boleh mengekstrak cerapan dan mengautomasikan aliran kerja dengan kelajuan dan ketepatan yang luar biasa, semuanya sambil menggunakan sumber yang minimum.
Penaakulan ‘Chain of Thought’: Ciri pilihan ini memberikan gambaran yang menarik tentang masa depan penaakulan AI yang cekap. Dengan memecahkan masalah kompleks kepada langkah-langkah yang lebih kecil dan lebih mudah diurus, pendekatan ‘chain of thought’ membolehkan model Granite mengoptimumkan proses pengkomputerannya. Ini bukan sahaja mengurangkan penggunaan tenaga tetapi juga meningkatkan kebolehterjemahan penaakulan model, menjadikannya lebih mudah untuk manusia memahami dan mempercayai outputnya.
TinyTimeMixers: Keupayaan luar biasa TinyTimeMixers, mencapai ramalan dua tahun dengan kurang daripada 10 juta parameter, menyerlahkan potensi model padat yang sangat khusus. Ini menunjukkan bahawa prestasi yang mengagumkan boleh dicapai tanpa menggunakan skala besar model bahasa besar tradisional.
Meneroka Keluarga Phi-4 Microsoft dengan Lebih Terperinci
Keluarga Phi-4 Microsoft mengambil pendekatan yang berbeza, namun sama menariknya, untuk AI yang cekap. Mari kita selidiki lebih mendalam ciri-ciri unik model ini:
Keupayaan Multimodal: Keupayaan Phi-4-multimodal untuk memproses pertuturan, penglihatan dan teks secara serentak adalah satu kejayaan yang ketara. Ini membuka sempadan baharu untuk interaksi manusia-komputer, membolehkan antara muka yang lebih semula jadi dan intuitif. Bayangkan peranti yang boleh memahami arahan pertuturan anda, mentafsir isyarat visual anda dan memproses maklumat bertulis pada masa yang sama. Inilah kuasa AI multimodal.
Persekitaran Terhad Pengkomputeran: Kedua-dua Phi-4-multimodal dan Phi-4-mini direka khusus untuk peranti dengan sumber pengkomputeran yang terhad. Ini adalah penting untuk meluaskan jangkauan AI melangkaui pusat data yang berkuasa dan ke tangan pengguna setiap hari. Telefon pintar, kenderaan, peranti boleh pakai, dan bahkan penderia industri kini boleh mendapat manfaat daripada keupayaan AI termaju.
Pembelajaran Silang Modal: ‘Teknik pembelajaran silang modal termaju’ yang disebut oleh Weizhu Chen adalah teras keupayaan Phi-4-multimodal. Teknik ini membolehkan model mempelajari hubungan antara modaliti yang berbeza, membolehkannya memahami dan menaakul merentasi pertuturan, penglihatan dan teks dengan cara yang bersatu. Ini adalah langkah penting ke arah mencipta sistem AI yang boleh melihat dan berinteraksi dengan dunia dengan cara yang lebih seperti manusia.
Inferens Kependaman Rendah: Penekanan pada ‘inferens kependaman rendah’ adalah penting untuk aplikasi masa nyata. Ini bermakna model Phi-4 boleh memproses maklumat dan menjana respons dengan cepat, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang responsif adalah kritikal, seperti pembantu suara, pemanduan autonomi dan terjemahan masa nyata.
Pelaksanaan Pada Peranti: Keupayaan untuk menjalankan model Phi-4 secara terus pada peranti, dan bukannya bergantung pada pelayan awan, menawarkan beberapa kelebihan. Ia mengurangkan kependaman, meningkatkan privasi dan meningkatkan kebolehpercayaan, kerana model boleh terus berfungsi walaupun tanpa sambungan internet.
Pembangunan SLM menandakan titik perubahan penting dalam evolusi AI. Ia adalah peralihan daripada mentaliti ‘lebih besar sentiasa lebih baik’ dan ke arah pendekatan yang lebih bernuansa dan mampan. Dengan mengutamakan kecekapan, kebolehcapaian dan impak dunia sebenar, syarikat seperti Microsoft dan IBM membuka jalan untuk masa depan di mana AI bukan sahaja berkuasa tetapi juga bertanggungjawab dan inklusif. Peralihan ini bukan sahaja mengenai kemajuan teknologi; ia adalah mengenai membentuk masa depan di mana AI memberi manfaat kepada semua orang, sambil meminimumkan jejak alam sekitarnya. Ini adalah masa depan yang patut diperjuangkan, dan kerja Microsoft dan IBM adalah langkah penting ke arah itu.