IBM Granite：重新定义企业级AI的效率
IBM 实现可持续 AI 的方法体现在其 Granite 3.2 模型中。这些模型专为特定业务应用而精心打造，展示了在不影响性能的前提下对效率的承诺。这种战略重点带来了实质性的好处：
- 大幅降低计算需求： Granite 系列中的 Guardian 安全模型在计算需求方面实现了显著降低，最高可达 30%。这意味着显著的能源节约和运营成本降低。
- 简化的文档处理： Granite 模型擅长复杂的文档理解任务，以最少的资源消耗实现高精度。这种效率对于处理大量数据的企业至关重要。
- 使用’思维链’优化推理： IBM 在 Granite 模型中提供了一个可选的’思维链’推理机制。此功能允许将复杂的推理过程分解为更小、更易于管理的步骤，从而优化计算效率。
TinyTimeMixers 模型是 Granite 系列中的一个突出组成部分，体现了紧凑型 AI 的强大功能。这些模型以少于 1000 万个参数实现了令人印象深刻的两年预测能力。与通常拥有数千亿个参数的传统大型语言模型相比，这是一个巨大的差异，突显了 IBM 致力于最大限度地减少资源利用的决心。
微软 Phi-4：开启多模态 AI 的新时代
微软的 Phi-4 系列代表了对效率和可访问性的类似承诺，但其独特之处在于对多模态功能的关注。Phi-4 系列推出了两款创新模型，旨在资源受限的环境中蓬勃发展：
- Phi-4-multimodal： 这款 56 亿参数的模型是一项突破性的成就，能够同时处理语音、视觉和文本。这种多模态能力为自然和直观的人机交互开辟了新的可能性。
- Phi-4-mini： 这款 38 亿参数的模型专为基于文本的任务而设计，并针对最高效率进行了优化。其紧凑的尺寸和处理能力使其非常适合部署在计算资源有限的设备上，例如智能手机和车辆。
微软生成式 AI 副总裁 Weizhu Chen 强调了 Phi-4-multimodal 的重要性：’Phi-4-multimodal 标志着微软 AI 发展的又一个里程碑，它是我们的第一个多模态语言模型。’ 他进一步解释说，该模型利用’先进的跨模态学习技术’，使设备能够’同时理解和推理多种输入模态’。此功能有助于’高效、低延迟的推理’，同时优化’设备端执行并减少计算开销’。
超越蛮力的愿景：AI 的可持续未来
向小型语言模型的转变不仅仅是渐进式的改进；它代表了 AI 发展理念的根本转变。IBM 和微软都在倡导一种愿景，即效率、集成和实际影响优先于原始计算能力。
IBM AI 研究副总裁 Sriram Raghavan 简洁地概括了这一愿景：’AI 的下一个时代是关于效率、集成和实际影响——企业可以在不花费过多计算资源的情况下实现强大的结果。’ 这一声明强调了人们日益认识到，可持续 AI 不仅是环境的当务之急，也是企业的当务之急。
这种可持续方法的优势是多方面的：
- 大幅降低能耗： 较小的模型本身需要较少的能量来训练和运行。这意味着显著的成本节约和减少的环境影响。
- 降低碳足迹： 计算需求的减少直接有助于减少温室气体排放，使 AI 发展与全球可持续发展目标保持一致。
- 增强可访问性： 更小、更高效的模型使 AI 解决方案对于较小的组织来说更实惠、更易获得，从而使这项变革性技术的使用更加普及。
- 灵活的部署选项： 在边缘设备和资源受限的环境中运行高级 AI 的能力为 AI 应用开辟了大量新的可能性，从智能家居到遥感。
微软和 IBM 开发 SLM 不仅仅是一项技术进步，更是一种声明。它标志着向更负责任和可持续的 AI 方法迈进，这种方法优先考虑效率和可访问性，同时又不牺牲性能。这种范式转变将重塑 AI 格局，使其更具包容性、更具环保意识，并最终更具影响力。AI 的未来不在于更大，而在于更智能、更高效和更可持续的解决方案。
深入了解 IBM 的 Granite 模型
IBM 的 Granite 3.2 模型代表了在追求高效 AI 方面迈出的重要一步。让我们更详细地研究一些关键特性和优势：
针对性的业务应用： 与通用的大型语言模型不同，Granite 模型专门针对特定的业务用例而设计。这种有针对性的方法允许在各个层面上进行优化，从架构到训练数据。其结果是一个在其预期领域表现出色，同时最大限度地减少不必要的计算开销的模型。
Guardian 安全模型： 这些模型可将计算需求降低多达 30%，对于确保 AI 在敏感应用中的安全可靠部署至关重要。通过减轻计算负担，IBM 使企业更容易实施强大的安全措施，而无需承担过高的成本。
复杂的文档理解： Granite 模型高效处理复杂文档的能力对于严重依赖数据分析的行业来说是一个游戏规则改变者。无论是法律文件、财务报告还是科学论文，Granite 模型都可以以惊人的速度和准确性提取见解并自动化工作流程，同时消耗最少的资源。
思维链推理： 这个可选功能让我们得以一窥高效 AI 推理的未来。通过将复杂问题分解为更小、更易于管理的步骤，’思维链’方法允许 Granite 模型优化其计算过程。这不仅降低了能耗，还增强了模型推理的可解释性，使人们更容易理解和信任其输出。
TinyTimeMixers： TinyTimeMixers 以不到 1000 万个参数实现了两年的预测，其卓越的能力突显了高度专业化、紧凑型模型的潜力。这表明，无需诉诸传统大型语言模型的大规模，即可实现令人印象深刻的性能。
更详细地探索微软的 Phi-4 系列
微软的 Phi-4 系列采用了一种不同但同样引人注目的高效 AI 方法。让我们更深入地了解这些模型的独特特征：
多模态能力： Phi-4-multimodal 同时处理语音、视觉和文本的能力是一项重大突破。这为人机交互开辟了一个新的领域，允许更自然和直观的界面。想象一下，一个设备可以理解您的语音命令、解释您的视觉提示并同时处理书面信息。这就是多模态 AI 的力量。
计算受限环境： Phi-4-multimodal 和 Phi-4-mini 都是专门为计算资源有限的设备设计的。这对于将 AI 的覆盖范围扩展到强大的数据中心之外并进入日常用户手中至关重要。智能手机、车辆、可穿戴设备，甚至工业传感器现在都可以从先进的 AI 功能中受益。
跨模态学习： Weizhu Chen 提到的’先进的跨模态学习技术’是 Phi-4-multimodal 能力的核心。这些技术允许模型学习不同模态之间的关系，使其能够以统一的方式理解和推理语音、视觉和文本。这是朝着创建能够以更像人类的方式感知和与世界互动的 AI 系统迈出的重要一步。
低延迟推理： 强调’低延迟推理’对于实时应用至关重要。这意味着 Phi-4 模型可以快速处理信息并生成响应，使其适用于响应能力至关重要的应用，例如语音助手、自动驾驶和实时翻译。
设备端执行： 直接在设备上运行 Phi-4 模型，而不是依赖云服务器，具有多个优点。它减少了延迟，增强了隐私性，并提高了可靠性，因为即使没有互联网连接，模型也可以继续运行。
SLM 的发展标志着 AI 演变的一个关键转折点。它摆脱了’越大越好’的心态，转向更细致和可持续的方法。通过优先考虑效率、可访问性和实际影响，微软和 IBM 等公司正在为 AI 的未来铺平道路，使 AI 不仅强大，而且负责任和包容。这种转变不仅仅是技术进步；它是关于塑造一个 AI 惠及所有人，同时最大限度地减少其环境足迹的未来。这是一个值得为之奋斗的未来，而微软和 IBM 的工作是朝着这个方向迈出的重要一步。