في خطوة جريئة هذا العام، انحرفت جوجل عن نهجها المعتاد وقدمت مجموعة من التقنيات مفتوحة المصدر تهدف إلى دعم مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي والبنية التحتية. تمثل هذه التحول خطوة هامة إلى الأمام في التزام الشركة بتعزيز حسن النية تجاه المطورين وتقدم طموحات النظام البيئي الخاص بها.
أحد التقنيات الملحوظة التي كشفت عنها جوجل هو الانسياخ الاقصى (MaxDiffusion)، وهو مجموعة من تنفيذات المرجح التي تستهدف مختلف النماذج المنتشرة ذرانيًا. تم تصميم هذه النماذج، مثل مولد الصور Stable Diffusion، لتعمل على أجهزة XLA. يشير XLA، أو الجبر الخطي المسرع، إلى تقنية تقوم بتحسين وتسريع ألعاب العمل الصناعي المحددة، بما في ذلك التحكم النهائي والخدمة. وجهزت وحدات معالجة جوجل un tensor (TPUs) وبطاقات Nvidia GPUs الحديثة تحت فئة أجهزة XLA.
علاوة على ذلك، قدمت جوجل Jetstream، محرك مصمم خصيصًا لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، خصوصًا نماذج توليد النصوص. حاليًا محدودة بدعم TPUs مع التوافق المتوقع مع GPUs في المستقبل، يقدم Jetstream أداءً أعلى بمقدار 3 مرات للدولار لنماذج مثل جيما 7B من جوجل وLlama 2 من Meta. يعتبر هذا الأداء المحسن أمرًا حاسمًا مع تبحث العملاء عن تراكم التكلفة والأداء العالي.
“بينما يقدم Jetstream تحسينات أداء كبيرة، تظل غير واضحة التفاصيل وراء التحسين ثلاثي المرة المطالب به”، قال Mark Lohmeyer، المدير العام للحوسبة وبنية الذكاء الاصطناعي في Google Cloud. تمت طرح أسئلة بشأن الجيل النموذجي لـ TPU المستخدم، والمقاييس المقارنة، وتعريف الأداء. تم الاتصال بجوجل للحصول على مزيد من التوضيحات.
MaxText، إضافة أخرى لتقنيات جوجل مفتوحة المصدر، تشكل مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص المستهدفة لـ TPUs و NVIDIA GPUs. تم دمج جيما 7B من جوجل و GPT-3 من OpenAI و Llama 2 ونماذج من Mistral في MaxText. يمكن تخصيص هذه النماذج وضبطها لتلبية احتياجات المطورين الخاصة. قامت جوجل بتحسين أدائهم على TPUs وتعاونت مع Nvidia لتعزيز الأداء على مجموعات GPU الكبيرة، مما أسفر عن زيادة كفاءة الطاقة وتحسين التكلفة.
بالتعاون مع شركة الاقتباس الذكي Hugging Face، قامت جوجل بإنشاء Optimum TPU لتسهيل نشر بعض أحمال العمل الذكاء الاصطناعي على TPUs. الهدف الأساسي هو خفض حاجز الدخول لاعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، خصوصًا نماذج توليد النصوص، على أجهزة TPU. حاليًا، Optimum TPU يدعم فقط جيما 7B، ولم يتم دعم تدريب النماذج التوليدية على TPUs بعد. ومع ذلك، أكدت جوجل أن التحسينات قيد التدابير.
هذه التقنيات المفتوحة المصدر من جوجل لديها القدرة على تحويل مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي وتمكين المطورين من استكشاف إمكانيات جديدة. من خلال فتح الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والبنية التحتية، تمكين جوجل للابتكار والتعاون داخل مجتمع المطورين. ومع التحسينات والتقدمات المستمرة الموعودة، يبدو المستقبل واعدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي.
أسئلة شائعة
The source of the article is from the blog motopaddock.nl