IBM Granite: นิยามใหม่ของประสิทธิภาพ AI สำหรับองค์กร
แนวทางของ IBM ในการพัฒนา AI ที่ยั่งยืนนั้นสะท้อนให้เห็นในโมเดล Granite 3.2 โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาอย่างพิถีพิถันสำหรับการใช้งานทางธุรกิจโดยเฉพาะ แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในประสิทธิภาพโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ การมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์นี้ให้ประโยชน์อย่างมาก:
- ลดความต้องการในการประมวลผลลงอย่างมาก: โมเดล Guardian safety ภายในกลุ่ม Granite มีการลดความต้องการในการประมวลผลลงอย่างน่าทึ่ง สูงถึง 30% ซึ่งหมายถึงการประหยัดพลังงานและลดต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมาก
- การประมวลผลเอกสารที่มีประสิทธิภาพ: โมเดล Granite มีความยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจเอกสารที่ซับซ้อน โดยมีความแม่นยำสูงและใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด ประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก
- การให้เหตุผลที่เหมาะสมที่สุดด้วย ‘Chain of Thought’: IBM เสนอกลไกการให้เหตุผล ‘chain of thought’ ที่เป็นทางเลือกภายในโมเดล Granite คุณลักษณะนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลได้โดยการแบ่งกระบวนการให้เหตุผลที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและจัดการได้ง่ายขึ้น
โมเดล TinyTimeMixers ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่โดดเด่นของตระกูล Granite เป็นตัวอย่างของพลังของ AI ขนาดกะทัดรัด โมเดลเหล่านี้มีความสามารถในการพยากรณ์ล่วงหน้าสองปีที่น่าประทับใจด้วยพารามิเตอร์น้อยกว่า 10 ล้านพารามิเตอร์ นี่คือความแตกต่างอย่างมากเมื่อเทียบกับ Large Language Models แบบดั้งเดิมซึ่งมักจะมีพารามิเตอร์หลายแสนล้านพารามิเตอร์ ซึ่งเน้นย้ำถึงความทุ่มเทของ IBM ในการลดการใช้ทรัพยากรให้เหลือน้อยที่สุด
Microsoft Phi-4: เปิดศักราชใหม่ของ AI แบบ Multimodal
ตระกูล Phi-4 ของ Microsoft แสดงถึงความมุ่งมั่นที่คล้ายคลึงกันในด้านประสิทธิภาพและการเข้าถึง แต่เน้นที่ความสามารถแบบ multimodal ที่แตกต่างกัน กลุ่ม Phi-4 แนะนำโมเดลที่เป็นนวัตกรรมใหม่สองแบบที่ออกแบบมาเพื่อให้ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด:
- Phi-4-multimodal: โมเดล 5.6 พันล้านพารามิเตอร์นี้เป็นความสำเร็จที่ก้าวล้ำ สามารถประมวลผลเสียงพูด การมองเห็น และข้อความได้พร้อมกัน ความสามารถแบบ multimodal นี้เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่าย
- Phi-4-mini: ปรับแต่งมาสำหรับงานที่ใช้ข้อความเป็นหลัก โมเดล 3.8 พันล้านพารามิเตอร์นี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ขนาดที่กะทัดรัดและพลังการประมวลผลทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรการประมวลผลจำกัด เช่น สมาร์ทโฟนและยานพาหนะ
Weizhu Chen รองประธานฝ่าย Generative AI ของ Microsoft เน้นย้ำถึงความสำคัญของ Phi-4-multimodal: “Phi-4-multimodal ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนา AI ของ Microsoft ในฐานะ Language Model แบบ multimodal ตัวแรกของเรา” เขาอธิบายเพิ่มเติมว่าโมเดลนี้ใช้ประโยชน์จาก “เทคนิคการเรียนรู้ข้ามโมดอลขั้นสูง” ทำให้ “อุปกรณ์สามารถเข้าใจและให้เหตุผลในรูปแบบอินพุตหลายรูปแบบพร้อมกันได้” ความสามารถนี้อำนวยความสะดวก “การอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูงและมีเวลาแฝงต่ำ” ในขณะที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ “การดำเนินการบนอุปกรณ์และลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ”
วิสัยทัศน์ที่เหนือกว่า Brute Force: อนาคตที่ยั่งยืนของ AI
การเปลี่ยนไปใช้ Small Language Models ไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงทีละน้อยเท่านั้น มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในปรัชญาของการพัฒนา AI ทั้ง IBM และ Microsoft กำลังสนับสนุนวิสัยทัศน์ที่ประสิทธิภาพ การบูรณาการ และผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงมีความสำคัญเหนือกว่าพลังการประมวลผลดิบ
Sriram Raghavan รองประธานฝ่าย IBM AI Research สรุปวิสัยทัศน์นี้ไว้อย่างกระชับ: “ยุคต่อไปของ AI เกี่ยวกับประสิทธิภาพ การบูรณาการ และผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งองค์กรต่างๆ สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ทรงพลังโดยไม่ต้องใช้จ่ายด้านการประมวลผลมากเกินไป” คำกล่าวนี้ตอกย้ำถึงการยอมรับที่เพิ่มขึ้นว่า AI ที่ยั่งยืนไม่ได้เป็นเพียงความจำเป็นด้านสิ่งแวดล้อมเท่านั้น แต่ยังเป็นความจำเป็นทางธุรกิจอีกด้วย
ข้อดีของแนวทางที่ยั่งยืนนี้มีหลายแง่มุม:
- ลดการใช้พลังงานลงอย่างมาก: โมเดลขนาดเล็กโดยธรรมชาติแล้วต้องการพลังงานน้อยกว่าในการฝึกอบรมและดำเนินการ ซึ่งหมายถึงการประหยัดต้นทุนได้อย่างมากและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
- ลด Carbon Footprint: การลดความต้องการในการประมวลผลมีส่วนโดยตรงในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งสอดคล้องกับการพัฒนา AI กับเป้าหมายความยั่งยืนระดับโลก
- การเข้าถึงที่เพิ่มขึ้น: โมเดลที่มีขนาดเล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้นทำให้โซลูชัน AI มีราคาไม่แพงและเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับองค์กรขนาดเล็ก ทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงนี้เป็นประชาธิปไตย
- ตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น: ความสามารถในการเรียกใช้ AI ขั้นสูงบนอุปกรณ์ Edge และในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัดเปิดโอกาสใหม่ๆ มากมายสำหรับการใช้งาน AI ตั้งแต่บ้านอัจฉริยะไปจนถึงการตรวจจับระยะไกล
การพัฒนา SLMs โดย Microsoft และ IBM ไม่ได้เป็นเพียงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเท่านั้น มันคือคำแถลง มันแสดงถึงการก้าวไปสู่แนวทางที่รับผิดชอบและยั่งยืนมากขึ้นสำหรับ AI ซึ่งให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและการเข้าถึงโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์นี้พร้อมที่จะปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ของ AI ทำให้ครอบคลุมมากขึ้น ใส่ใจต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น และท้ายที่สุดก็มีผลกระทบมากขึ้น อนาคตของ AI ไม่ได้เกี่ยวกับขนาดที่ใหญ่ขึ้น แต่เกี่ยวกับโซลูชันที่ชาญฉลาดขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และยั่งยืนมากขึ้น
เจาะลึกโมเดล Granite ของ IBM
โมเดล Granite 3.2 จาก IBM แสดงถึงก้าวสำคัญในการแสวงหา AI ที่มีประสิทธิภาพ ลองมาดูคุณสมบัติหลักและประโยชน์บางประการโดยละเอียด:
การใช้งานทางธุรกิจที่ตรงเป้าหมาย: ไม่เหมือนกับ Large Language Models อเนกประสงค์ โมเดล Granite ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจโดยเฉพาะ แนวทางที่ตรงเป้าหมายนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ในทุกระดับ ตั้งแต่สถาปัตยกรรมไปจนถึงข้อมูลการฝึกอบรม ผลลัพธ์ที่ได้คือแบบจำลองที่ยอดเยี่ยมในโดเมนที่ตั้งใจไว้ในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่ไม่จำเป็น
Guardian Safety Models: โมเดลเหล่านี้ ซึ่งมีความต้องการในการประมวลผลลดลงถึง 30% มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับรองการปรับใช้ AI อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ในการใช้งานที่มีความละเอียดอ่อน ด้วยการลดภาระการคำนวณ IBM กำลังทำให้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้มาตรการด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่งได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก
การทำความเข้าใจเอกสารที่ซับซ้อน: ความสามารถของโมเดล Granite ในการประมวลผลเอกสารที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นเอกสารทางกฎหมาย รายงานทางการเงิน หรือเอกสารทางวิทยาศาสตร์ โมเดล Granite สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกและทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยความเร็วและความแม่นยำที่น่าทึ่ง ทั้งหมดนี้ใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
Chain of Thought Reasoning: คุณลักษณะเสริมนี้ให้ภาพรวมที่น่าสนใจเกี่ยวกับอนาคตของการให้เหตุผล AI ที่มีประสิทธิภาพ ด้วยการแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่เล็กลงและจัดการได้ง่ายขึ้น แนวทาง ‘chain of thought’ ช่วยให้โมเดล Granite สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการคำนวณได้ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ลดการใช้พลังงาน แต่ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการตีความของการให้เหตุผลของแบบจำลอง ทำให้มนุษย์เข้าใจและเชื่อถือผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น
TinyTimeMixers: ความสามารถที่โดดเด่นของ TinyTimeMixers ซึ่งสามารถพยากรณ์ได้สองปีด้วยพารามิเตอร์น้อยกว่า 10 ล้านพารามิเตอร์ เน้นย้ำถึงศักยภาพของแบบจำลองขนาดกะทัดรัดที่มีความเชี่ยวชาญสูง สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพที่น่าประทับใจสามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้ขนาดใหญ่ของ Large Language Models แบบดั้งเดิม
สำรวจตระกูล Phi-4 ของ Microsoft ในรายละเอียดเพิ่มเติม
ตระกูล Phi-4 ของ Microsoft ใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป แต่ก็น่าสนใจไม่แพ้กันสำหรับ AI ที่มีประสิทธิภาพ ลองเจาะลึกถึงลักษณะเฉพาะของแบบจำลองเหล่านี้:
ความสามารถแบบ Multimodal: ความสามารถของ Phi-4-multimodal ในการประมวลผลเสียงพูด การมองเห็น และข้อความพร้อมกันถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญ สิ่งนี้เปิดพรมแดนใหม่สำหรับการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ทำให้มีอินเทอร์เฟซที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายมากขึ้น ลองนึกภาพอุปกรณ์ที่สามารถเข้าใจคำสั่งเสียงของคุณ ตีความสัญญาณภาพของคุณ และประมวลผลข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษรได้ในเวลาเดียวกัน นี่คือพลังของ AI แบบ multimodal
สภาพแวดล้อมที่จำกัดการประมวลผล: ทั้ง Phi-4-multimodal และ Phi-4-mini ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรการประมวลผลจำกัด นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการขยายขอบเขตของ AI นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและไปสู่มือของผู้ใช้ในชีวิตประจำวัน สมาร์ทโฟน ยานพาหนะ อุปกรณ์สวมใส่ และแม้แต่เซ็นเซอร์อุตสาหกรรมก็สามารถได้รับประโยชน์จากความสามารถ AI ขั้นสูงได้แล้ว
Cross-Modal Learning: “เทคนิคการเรียนรู้ข้ามโมดอลขั้นสูง” ที่ Weizhu Chen กล่าวถึงนั้นเป็นหัวใจสำคัญของความสามารถของ Phi-4-multimodal เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบต่างๆ ทำให้สามารถเข้าใจและให้เหตุผลในด้านเสียงพูด การมองเห็น และข้อความในลักษณะที่เป็นหนึ่งเดียว นี่เป็นก้าวสำคัญสู่การสร้างระบบ AI ที่สามารถรับรู้และโต้ตอบกับโลกรอบตัวได้เหมือนมนุษย์มากขึ้น
Low-Latency Inference: การเน้นที่ “low-latency inference” เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ ซึ่งหมายความว่าโมเดล Phi-4 สามารถประมวลผลข้อมูลและสร้างการตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่การตอบสนองมีความสำคัญ เช่น ผู้ช่วยเสียง การขับขี่อัตโนมัติ และการแปลแบบเรียลไทม์
On-Device Execution: ความสามารถในการเรียกใช้โมเดล Phi-4 โดยตรงบนอุปกรณ์ แทนที่จะพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ มีข้อดีหลายประการ ช่วยลดเวลาแฝง เพิ่มความเป็นส่วนตัว และปรับปรุงความน่าเชื่อถือ เนื่องจากแบบจำลองสามารถทำงานต่อไปได้แม้ไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
การพัฒนา SLMs แสดงถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญในวิวัฒนาการของ AI เป็นการย้ายออกจากความคิดที่ว่า “ยิ่งใหญ่ยิ่งดีเสมอไป” และไปสู่แนวทางที่เหมาะสมและยั่งยืนมากขึ้น ด้วยการจัดลำดับความสำคัญของประสิทธิภาพ การเข้าถึง และผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง บริษัทต่างๆ เช่น Microsoft และ IBM กำลังปูทางไปสู่อนาคตที่ AI ไม่เพียงแต่ทรงพลัง แต่ยังมีความรับผิดชอบและครอบคลุมอีกด้วย การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการสร้างอนาคตที่ AI เป็นประโยชน์ต่อทุกคน ในขณะที่ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม นี่คืออนาคตที่คุ้มค่าแก่การใฝ่หา และงานของ Microsoft และ IBM เป็นก้าวสำคัญในทิศทางนั้น