בתחום הבינה המלאכותית, ונישואה לביצועים גבוהים: חברת פיתוח מערכות SambaNova מעלה תקן חדש ביעילות ובביצועים. כמפעילת שבבי הבינה המלאכותית Samba-CoE v0.2, הגיעה SambaNova לשיא חדש תוך דרכה לתוצאות שאין להן תחרות והקבעת תקן חדש בתחום הבינה.
המודל Samba-CoE v0.2 מפעיל את עצמו במהירות מרשימה של 330 טוקנים לשנייה, בשימוש ב 8 גלילים בלבד. ההבחנה המופלאה בינו לבין מודלים אחרים בשוק היא בתוצאות הנמוכים יותר שהמחייבים 576 גלילים. היעילות והכוח החישובי של Samba-CoE v0.2 הם באמת חדשניים. בתוך 330.42 שניות בלבד, מסר מודל זה תשובה מדוייקת ומהירה בקלילות תוך 425 מילים על הגלקסיה של הדרך החלבית.
מה שמבדיל את מערכות SambaNova הוא ההתמדה בהתקדמות רצופה וחדשנותם. ההכרזה של החברה על מודל Samba-CoE v0.3 הקרוב , בשיתוף פעולה עם LeptonAI, מדגישה את המחויבות שלהם ללחוץ על גבולות טכנולוגיית הבינה. על ידי התמקדותם בתפעול מספר קטן יותר של גלילים בלתי נפיל על קצבי ביט, מערכות SambaNova מציגות התקדמות משמעותית בביצועי המודל וביעילות החישובית.
מערכות SambaNova מציעה גישה ייחודית לפיתוח מודלים, באמצעות שימוש בטכניקות אנסמבל וציטוט דגמים מבוססים על מודלים מקור פתוח של Samba-1 וSambaverse. שיטת זו אינה רק תורמת להצלחת הגרסה הנוכחית אלא גם מקימה את היסוד ללאה של התקדמויות עתידיות.
נפילת מערכות SambaNova קנים את החברה לראש שיחות בקהילות הבינה ולמידת המכונות. נושאים כמו יעילות, ביצועים ומסלול העתיד של פיתוח מודלי AI הופכים לנקודות נקודתיות חשובות. ההתקדמויות הטכנולוגיות הללו מייחסות למודלי AI ולעתידם להתנהל, ויש להן את הפוטנציאל לנסוע על סמכי חדשים משחקים.
שיחליקה ב-2017 בפאלו אלטו, קליפורניה, SambaNova Systems התמקדה במקדמת חריגה של שבבי AI. אבל, החברה הרחיבה באופן משמעותי את ההצעות שלה כדי לכלול שירותים למידת מכונה ואת האוצר של SambaNova. מהסוגה הזו קוקס SambaNova Systems מאגדת את מעמדה כחדשנית של קטע AI איפוס.
מעבר להתקדמות מרשימה בסיוע של SambaNova Systems והמודל גודל שפה הגדול Samba-CoE v0.2, בואו נסתכל על מידע נוסף על התעשיה, תחזיות שוק ונושאים קשורים:
מדי ענף הבינה המלאכותית חויה צמיחה וחדשנות מהירה. לפי דוח מאת Grand View Research, גודל שוק הבינה המלאכותית הגלובלי צפוי להגיע ל- $733.7 מיליארד עד 2027, להציג קציע שנתי של 42.2% מ-2020 עד 2027. הנושא היא בשימוש מורכב עבור %D להפיק את טכנולוגיות הבינה.
במודל המחייב מינ מרשים של 330 טוקנים לשנייה וביעילות בשימוש ב-8 גלילים הראשיים, נראה המודל Samba-CoE v0.2 כדוגמת עניין התמקדות העולם בשיפור ביצועים וביעילות.
עם זאת, עם ההתפתחות של תעשית הבינה, צמצומים ובעיות גם מתעוררים. אחת הטעלות ראשיות היא בשימוש ביתי של טכנולוגיות הבינה, בעיקר ביחס לפרטיות וביטחון הנתונים. עם עלו של מודלי AI העוצמתיים ומסוגלים לעמוד בכמויות נתונים עצומות, יש צורך גדל בכל הדעות האתיות שעל ידי עיסד את השימוש האחראי ב- AI.
בעיה נוספת היא הגישה האצלית שעשוי להיות לידי אמות במודלי AI. ניתוס יכול להוביל דרך הנתונים לפיתוח מודלים, גורם להוצאה לפועל או לתוצאות שאינם שקולים או לאודות. חשוב לחברות במדעי הAI במחלות לגשת אליה נגד היתד ולעבוד לפיתוח מודלים AI לא לאוותים וכוללים.
לצורך חיפושים אחרי מידע נוסף בתחום, תחזיות עתידיות ואשמורות קשורות לAI (בינה מלאכותית), נא עיין בדוגמאות הבאות:
– [GRAND תשתיות מחקר על מזטתה של AI](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intlligence-ai-market)
– [אתיקה AI ובטחון נתונים](https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2020/08/13/the-ethical-potential-and-the-data-eye-of-ai/?sh=1d1b7c3f3a11)
– [פתירת אי שיוויון במודלי AI](https://www.ibm.com/watson/advantage-reports/bias-in-ai/)
https://www.youtube.com/watch?v=cNeECjEGHMY
The source of the article is from the blog rugbynews.at