సమర్థవంతమైన AI: చిన్న భాషా నమూనాలు

సమర్థవంతమైన AI యొక్క పెరుగుదల: మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు IBM చిన్న భాషా నమూనాలకు ఎలా ప్రాధాన్యత ఇస్తున్నాయి

కృత్రిమ మేధస్సు నమూనాల యొక్క పెద్ద, మరింత క్లిష్టమైన అన్వేషణ చాలా కాలంగా AI అభివృద్ధి రంగం యొక్క నిర్వచించే లక్షణంగా ఉంది. అయితే, పెరుగుతున్న గణన డిమాండ్లు మరియు పెరుగుతున్న పర్యావరణ ఆందోళనలు ఒక నమూనా మార్పును ప్రేరేపిస్తున్నాయి. టెక్ దిగ్గజాలు మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు IBM ఈ పరివర్తనలో ముందంజలో ఉన్నాయి, AI విషయానికి వస్తే చిన్నది నిజంగా మంచిది అని నిరూపిస్తున్నాయి. వారి తాజా చిన్న భాషా నమూనాలు (SLMs) కేవలం యథాతథ స్థితిని సవాలు చేయడమే కాదు; అవి స్థిరమైన మరియు అందుబాటులో ఉండే AI యొక్క భవిష్యత్తును పునర్నిర్వచించాయి.

IBM గ్రానైట్: ఎంటర్‌ప్రైజ్ AIలో సామర్థ్యాన్ని పునర్నిర్వచించడం

సుస్థిర AIకి IBM యొక్క విధానం దాని గ్రానైట్ 3.2 మోడళ్లలో పొందుపరచబడింది. ఈ నమూనాలు పనితీరును రాజీ పడకుండా సామర్థ్యానికి నిబద్ధతను ప్రదర్శిస్తూ, నిర్దిష్ట వ్యాపార అనువర్తనాల కోసం సూక్ష్మంగా రూపొందించబడ్డాయి. ఈ వ్యూహాత్మక దృష్టి గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:

• గణన డిమాండ్లలో గణనీయమైన తగ్గింపు: గ్రానైట్ సిరీస్‌లోని గార్డియన్ భద్రతా నమూనాలు గణన అవసరాలలో గణనీయమైన తగ్గింపును కలిగి ఉన్నాయి, 30% వరకు తగ్గుదలని సాధించాయి. ఇది గణనీయమైన శక్తి పొదుపులు మరియు తగ్గిన కార్యాచరణ ఖర్చులకు అనువదిస్తుంది.
• స్ట్రీమ్‌లైన్డ్ డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్: గ్రానైట్ మోడల్‌లు కనీస వనరుల వినియోగంతో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధిస్తూ సంక్లిష్ట పత్రాలను అర్థం చేసుకునే పనులలో రాణిస్తాయి. పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో వ్యవహరించే వ్యాపారాలకు ఈ సామర్థ్యం కీలకం.
• ‘చైన్ ఆఫ్ థాట్’తో ఆప్టిమైజ్డ్ రీజనింగ్: IBM గ్రానైట్ మోడళ్లలో ఐచ్ఛిక ‘చైన్ ఆఫ్ థాట్’ రీజనింగ్ మెకానిజంను అందిస్తుంది. సంక్లిష్టమైన రీజనింగ్ ప్రక్రియలను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన దశలుగా విభజించడం ద్వారా గణన సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఈ ఫీచర్ అనుమతిస్తుంది.

గ్రానైట్ కుటుంబంలో ఒక స్టాండ్‌అవుట్ భాగం అయిన టైమ్‌టైమ్‌మిక్సర్స్ మోడల్‌లు, కాంపాక్ట్ AI యొక్క శక్తికి ఉదాహరణ. ఈ నమూనాలు 10 మిలియన్ల కంటే తక్కువ పారామితులతో ఆకట్టుకునే రెండేళ్ల సూచన సామర్థ్యాలను సాధిస్తాయి. సాంప్రదాయ పెద్ద భాషా నమూనాలతో పోలిస్తే ఇది స్మారక వ్యత్యాసం, ఇవి తరచుగా వందల బిలియన్ల పారామితులను కలిగి ఉంటాయి, ఇది వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి IBM యొక్క అంకితభావాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.

మైక్రోసాఫ్ట్ Phi-4: మల్టీమోడల్ AI యొక్క కొత్త శకానికి నాంది

మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క Phi-4 కుటుంబం సామర్థ్యం మరియు ప్రాప్యతకు ఇదే విధమైన నిబద్ధతను సూచిస్తుంది, అయితే మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలపై ప్రత్యేక దృష్టి పెడుతుంది. Phi-4 సిరీస్ వనరుల-పరిమిత పరిసరాలలో వృద్ధి చెందడానికి రూపొందించిన రెండు వినూత్న నమూనాలను పరిచయం చేస్తుంది:

• Phi-4-మల్టీమోడల్: ఈ 5.6 బిలియన్ పారామీటర్ మోడల్ ఒక సంచలనాత్మక విజయం, ఇది ఏకకాలంలో ప్రసంగం, దృష్టి మరియు వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలదు. ఈ మల్టీమోడల్ పరాక్రమం సహజమైన మరియు స్పష్టమైన మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్యలకు కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.
• Phi-4-మినీ: టెక్స్ట్-ఆధారిత పనుల కోసం రూపొందించబడిన ఈ 3.8 బిలియన్ పారామీటర్ మోడల్ గరిష్ట సామర్థ్యం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది. దీని కాంపాక్ట్ పరిమాణం మరియు ప్రాసెసింగ్ పవర్ స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు మరియు వాహనాలు వంటి పరిమిత గణన వనరులతో పరికరాల్లో విస్తరించడానికి అనువైనదిగా చేస్తాయి.

మైక్రోసాఫ్ట్‌లో జెనరేటివ్ AI వైస్ ప్రెసిడెంట్ వీజు చెన్, Phi-4-మల్టీమోడల్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కిచెప్పారు: ‘Phi-4-మల్టీమోడల్ మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క AI అభివృద్ధిలో ఒక కొత్త మైలురాయిని సూచిస్తుంది, ఇది మా మొదటి మల్టీమోడల్ లాంగ్వేజ్ మోడల్.’ అతను మోడల్ ‘అధునాతన క్రాస్-మోడల్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లను’ ప్రభావితం చేస్తుందని వివరిస్తూ, పరికరాలను ‘ఒకేసారి బహుళ ఇన్‌పుట్ మోడాలిటీలలో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు కారణం చెప్పడానికి’ వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం ‘అత్యంత సమర్థవంతమైన, తక్కువ-లేటెన్సీ అనుమితిని’ సులభతరం చేస్తుంది, అదే సమయంలో ‘ఆన్-డివైస్ ఎగ్జిక్యూషన్ మరియు తగ్గిన కంప్యూటేషనల్ ఓవర్‌హెడ్’ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.

బ్రూట్ ఫోర్స్ బియాండ్ విజన్: AI యొక్క సస్టైనబుల్ ఫ్యూచర్

చిన్న భాషా నమూనాల వైపు మళ్లడం అనేది కేవలం పెరుగుతున్న మెరుగుదలల గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది AI అభివృద్ధి యొక్క తత్వశాస్త్రంలో ఒక ప్రాథమిక మార్పును సూచిస్తుంది. IBM మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ రెండూ ముడి గణన శక్తి కంటే సామర్థ్యం, ఏకీకరణ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ ప్రభావానికి ప్రాధాన్యతనిచ్చే విజన్‌ను సమర్థిస్తున్నాయి.

IBM AI రీసెర్చ్ వైస్ ప్రెసిడెంట్ శ్రీరామ్ రాఘవన్ ఈ విజన్‌ను క్లుప్తంగా సంగ్రహించారు: ‘AI యొక్క తదుపరి శకం సామర్థ్యం, ఏకీకరణ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ ప్రభావం గురించి - ఇక్కడ సంస్థలు కంప్యూట్‌పై అధిక వ్యయం లేకుండా శక్తివంతమైన ఫలితాలను సాధించగలవు.’ ఈ ప్రకటన సుస్థిర AI అనేది పర్యావరణ ఆవశ్యకత మాత్రమే కాదు అని పెరుగుతున్న గుర్తింపును నొక్కి చెబుతుంది; ఇది వ్యాపార ఆవశ్యకత కూడా.

ఈ స్థిరమైన విధానం యొక్క ప్రయోజనాలు బహుముఖమైనవి:

• గణనీయంగా తగ్గిన శక్తి వినియోగం: చిన్న నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు నిర్వహించడానికి సహజంగా తక్కువ శక్తి అవసరం. ఇది గణనీయమైన ఖర్చు పొదుపులు మరియు తగ్గిన పర్యావరణ ప్రభావానికి అనువదిస్తుంది.
• తగ్గిన కార్బన్ ఫుట్‌ప్రింట్: గణన అవసరాలలో తగ్గుదల గ్రీన్‌హౌస్ వాయు ఉద్గారాల తగ్గింపుకు నేరుగా దోహదం చేస్తుంది, AI అభివృద్ధిని గ్లోబల్ సస్టైనబిలిటీ లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేస్తుంది.
• మెరుగైన ప్రాప్యత: చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన నమూనాలు AI పరిష్కారాలను చిన్న సంస్థలకు మరింత సరసమైనవిగా మరియు అందుబాటులోకి తెస్తాయి, ఈ పరివర్తన సాంకేతికతకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యీకరిస్తాయి.
• సౌకర్యవంతమైన విస్తరణ ఎంపికలు: ఎడ్జ్ పరికరాలు మరియు వనరుల-పరిమిత పరిసరాలలో అధునాతన AIని అమలు చేయగల సామర్థ్యం స్మార్ట్ హోమ్‌ల నుండి రిమోట్ సెన్సింగ్ వరకు AI అనువర్తనాల కోసం అనేక కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.

మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు IBM ద్వారా SLMల అభివృద్ధి కేవలం సాంకేతిక పురోగతి మాత్రమే కాదు; ఇది ఒక ప్రకటన. ఇది AIకి మరింత బాధ్యతాయుతమైన మరియు స్థిరమైన విధానం వైపు కదలికను సూచిస్తుంది, ఇది పనితీరును త్యాగం చేయకుండా సామర్థ్యం మరియు ప్రాప్యతకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది. ఈ నమూనా మార్పు AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను పునర్నిర్మించడానికి సిద్ధంగా ఉంది, ఇది మరింత కలుపుకొని, పర్యావరణ స్పృహతో మరియు అంతిమంగా మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. AI యొక్క భవిష్యత్తు పెద్దది కాదు; ఇది తెలివైన, మరింత సమర్థవంతమైన మరియు మరింత స్థిరమైన పరిష్కారాల గురించి.

IBM యొక్క గ్రానైట్ మోడల్‌లలోకి లోతైన డైవ్

IBM నుండి గ్రానైట్ 3.2 మోడల్‌లు సమర్థవంతమైన AI కోసం అన్వేషణలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తాయి. కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు మరియు ప్రయోజనాలను మరింత వివరంగా పరిశీలిద్దాం:

లక్ష్య వ్యాపార అనువర్తనాలు: సాధారణ-ప్రయోజన పెద్ద భాషా నమూనాల వలె కాకుండా, గ్రానైట్ నమూనాలు ప్రత్యేకంగా నిర్దిష్ట వ్యాపార వినియోగ సందర్భాల కోసం రూపొందించబడ్డాయి. ఈ లక్ష్య విధానం ఆర్కిటెక్చర్ నుండి శిక్షణ డేటా వరకు ప్రతి స్థాయిలో ఆప్టిమైజేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది. ఫలితంగా అనవసరమైన గణన ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించేటప్పుడు దాని ఉద్దేశించిన డొమైన్‌లో రాణించే మోడల్.

గార్డియన్ భద్రతా నమూనాలు: గణన అవసరాలలో 30% వరకు తగ్గింపును అనుభవించే ఈ నమూనాలు, సున్నితమైన అనువర్తనాల్లో AI యొక్క సురక్షితమైన మరియు విశ్వసనీయమైన విస్తరణను నిర్ధారించడానికి కీలకం. గణన భారాన్ని తగ్గించడం ద్వారా, IBM వ్యాపారాలు అధిక ఖర్చులు లేకుండా బలమైన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయడాన్ని సులభతరం చేస్తోంది.

కాంప్లెక్స్ డాక్యుమెంట్ అండర్‌స్టాండింగ్: డేటా విశ్లేషణపై ఎక్కువగా ఆధారపడే పరిశ్రమలకు గ్రానైట్ మోడల్‌లు సంక్లిష్ట పత్రాలను సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం గేమ్-ఛేంజర్. ఇది చట్టపరమైన పత్రాలు, ఆర్థిక నివేదికలు లేదా శాస్త్రీయ పత్రాలు అయినా, గ్రానైట్ మోడల్‌లు అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించగలవు మరియు కనీస వనరులను వినియోగిస్తూ, అద్భుతమైన వేగం మరియు ఖచ్చితత్వంతో వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయగలవు.

చైన్ ఆఫ్ థాట్ రీజనింగ్: ఈ ఐచ్ఛిక ఫీచర్ సమర్థవంతమైన AI రీజనింగ్ యొక్క భవిష్యత్తులోకి మనోహరమైన సంగ్రహావలోకనం అందిస్తుంది. సంక్లిష్ట సమస్యలను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన దశలుగా విభజించడం ద్వారా, ‘చైన్ ఆఫ్ థాట్’ విధానం గ్రానైట్ మోడల్‌లు వాటి గణన ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడమే కాకుండా మోడల్ యొక్క రీజనింగ్ యొక్క అర్థాన్ని కూడా పెంచుతుంది, ఇది మానవులు అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు దాని అవుట్‌పుట్‌లను విశ్వసించడానికి సులభతరం చేస్తుంది.

టైమ్‌టైమ్‌మిక్సర్స్: 10 మిలియన్ల కంటే తక్కువ పారామితులతో రెండేళ్ల సూచనను సాధిస్తూ, టైమ్‌టైమ్‌మిక్సర్స్ యొక్క విశేష సామర్థ్యాలు అత్యంత ప్రత్యేకమైన, కాంపాక్ట్ మోడళ్ల సామర్థ్యాన్ని హైలైట్ చేస్తాయి. సాంప్రదాయ పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క భారీ స్థాయిని ఆశ్రయించకుండా ఆకట్టుకునే పనితీరును సాధించవచ్చని ఇది చూపిస్తుంది.

మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క Phi-4 కుటుంబాన్ని మరింత వివరంగా అన్వేషించడం

మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క Phi-4 కుటుంబం సమర్థవంతమైన AIకి భిన్నమైన, ఇంకా సమానంగా బలవంతపు విధానాన్ని తీసుకుంటుంది. ఈ నమూనాల యొక్క ప్రత్యేక లక్షణాలను మరింత లోతుగా పరిశీలిద్దాం:

మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలు: Phi-4-మల్టీమోడల్ యొక్క ప్రసంగం, దృష్టి మరియు వచనాన్ని ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి. ఇది మరింత సహజమైన మరియు స్పష్టమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అనుమతిస్తూ, మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్య కోసం ఒక కొత్త సరిహద్దును తెరుస్తుంది. మీ మాట్లాడే ఆదేశాలను అర్థం చేసుకోగల, మీ దృశ్యమాన సూచనలను అర్థం చేసుకోగల మరియు వ్రాసిన సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగల పరికరాన్ని ఊహించండి. ఇది మల్టీమోడల్ AI యొక్క శక్తి.

కంప్యూట్-పరిమిత పరిసరాలు: Phi-4-మల్టీమోడల్ మరియు Phi-4-మినీ రెండూ పరిమిత గణన వనరులతో పరికరాల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడ్డాయి. శక్తివంతమైన డేటా కేంద్రాలకు మించి మరియు రోజువారీ వినియోగదారుల చేతుల్లోకి AI యొక్క పరిధిని విస్తరించడానికి ఇది కీలకం. స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు, వాహనాలు, ధరించగలిగే పరికరాలు మరియు పారిశ్రామిక సెన్సార్‌లు కూడా ఇప్పుడు అధునాతన AI సామర్థ్యాల నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు.

క్రాస్-మోడల్ లెర్నింగ్: వీజు చెన్ పేర్కొన్న ‘అధునాతన క్రాస్-మోడల్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లు’ Phi-4-మల్టీమోడల్ యొక్క సామర్థ్యాల హృదయంలో ఉన్నాయి. ఈ సాంకేతికతలు మోడల్‌ను విభిన్న మోడాలిటీల మధ్య సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి, ఇది ప్రసంగం, దృష్టి మరియు వచనాన్ని ఏకీకృత మార్గంలో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు కారణం చెప్పడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ప్రపంచాన్ని మరింత మానవ-వంటి రీతిలో గ్రహించి, పరస్పర చర్య చేయగల AI వ్యవస్థలను సృష్టించే దిశగా ఇది ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు.

తక్కువ-లేటెన్సీ అనుమితి: ‘తక్కువ-లేటెన్సీ అనుమితి’పై ఉద్ఘాటన నిజ-సమయ అనువర్తనాలకు కీలకం. దీని అర్థం Phi-4 మోడల్‌లు సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలవు మరియు ప్రతిస్పందనలను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయగలవు, వాయిస్ అసిస్టెంట్‌లు, అటానమస్ డ్రైవింగ్ మరియు రియల్ టైమ్ ట్రాన్స్‌లేషన్ వంటి ప్రతిస్పందన కీలకం అయిన అప్లికేషన్‌లకు వాటిని అనుకూలంగా చేస్తుంది.

ఆన్-డివైస్ ఎగ్జిక్యూషన్: క్లౌడ్ సర్వర్‌లపై ఆధారపడకుండా, పరికరాల్లో నేరుగా Phi-4 మోడల్‌లను అమలు చేయగల సామర్థ్యం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. ఇది జాప్యాన్ని తగ్గిస్తుంది, గోప్యతను పెంచుతుంది మరియు విశ్వసనీయతను మెరుగుపరుస్తుంది, ఎందుకంటే మోడల్‌లు ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ లేకుండా కూడా పని చేస్తూనే ఉంటాయి.

SLMల అభివృద్ధి AI పరిణామంలో ఒక కీలకమైన మలుపును సూచిస్తుంది. ఇది ‘పెద్దది ఎల్లప్పుడూ మంచిది’ మనస్తత్వం నుండి దూరంగా మరియు మరింత సూక్ష్మమైన మరియు స్థిరమైన విధానం వైపు కదలిక. సామర్థ్యం, ప్రాప్యత మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ ప్రభావానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ద్వారా, మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు IBM వంటి కంపెనీలు AI శక్తివంతమైనది మాత్రమే కాకుండా బాధ్యతాయుతమైనది మరియు కలుపుకొనిపోయే భవిష్యత్తుకు మార్గం సుగమం చేస్తున్నాయి. ఈ మార్పు కేవలం సాంకేతిక పురోగతి గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది AI పర్యావరణ పాదముద్రను తగ్గించేటప్పుడు అందరికీ ప్రయోజనం చేకూర్చే భవిష్యత్తును రూపొందించడం గురించి. ఇది కృషికి విలువైన భవిష్యత్తు, మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ మరియు IBM యొక్క పని ఆ దిశలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు.