U hrabrom potezu ove godine, Google je odstupio od svoje uobičajene pristupe zatvorenih izvora i predstavio niz otvorenih alata usmjerenih na podršku projektima generativne umjetne inteligencije i infrastrukturi. Ova promjena predstavlja značajan korak naprijed u tvrtkinoj predanosti podršci dobrih odnosa s razvojnicima i unaprjeđenju svojih ambicija ekosustava.
Jedan od značajnih alata predstavljenih od strane Googlea je MaxDiffusion, kolekcija referentnih implementacija različitih modela difuzije. Ti modeli, poput generatora slike Stabilna Difuzija, dizajnirani su za rad na XLA uređajima. XLA, odnosno Akcelerirana Linearna Algebra, odnosi se na tehniku koja optimizira i ubrzava određene radne opterećenja umjetne inteligencije, uključujući fino podešavanje i posluživanje. Googleovi tensor processing units (TPUs) i nedavni Nvidia GPU-ovi pripadaju kategoriji XLA uređaja.
Google je također predstavio Jetstream, pogon specifično dizajniran za pokretanje modela generativne umjetne inteligencije, posebice modela za generiranje teksta. Trenutno ograničen na podršku za TPUs s očekivanom kompatibilnošću s GPU-ovima u budućnosti, Jetstream nudi do 3 puta veću izvedbu po dolaru za modele poput Googleova Gemma 7B i Metaovog Llama 2. Ova poboljšana performansa ključna je jer korisnici traže učinkovite stogove zaključivanja koji pružaju visoke performanse.
“Dok Jetstream nudi značajna poboljšanja u učinkovitosti, specifičnosti iza tvrdnje o poboljšanju od 3 puta ostaju nejasne,” rekao je Mark Lohmeyer, GM za računanje i infrastrukturu strojnog učenja Google Clouda. Postavljena su pitanja u vezi s generiranjem korištenog TPU-a, uspoređenim referentnim točkama i definicijom performanse. Kontaktirali smo Google za daljnje pojašnjenje.
MaxText, još jedno dodatno Googleovo otvoreno doprinos, je kolekcija modela umjetne inteligencije za generiranje teksta koji ciljaju na TPUs i Nvidia GPU-ove. Gemma 7B, OpenAI’s GPT-3, Llama 2 i modeli iz Mistrala integrirani su u MaxText. Ovi modeli mogu se prilagoditi i fino podešavati kako bi zadovoljili specifične potrebe razvojnika. Google je optimizirao njihovu izvedbu na TPUs i surađivao s Nvidiom kako bi poboljšao izvedbu na velikim GPU klasterima, što rezultira većom energetskom učinkovitošću i optimizacijom troškova.
U suradnji s startupom za umjetnu inteligenciju Hugging Face, Google je stvorio Optimum TPU kako bi olakšao implementaciju određenih radnih opterećenja umjetne inteligencije na TPUs-u. Osnovni cilj je smanjiti prepreku za usvajanje generativnih modela umjetne inteligencije, posebice modela za generiranje teksta, na TPU hardveru. Trenutno, Optimum TPU podržava samo Gemma 7B, a treniranje generativnih modela na TPUs-u još nije podržano. Međutim, Google je obećao da su poboljšanja na vidiku.
Ovi otvoreni alati pruženi od strane Googlea imaju potencijal da revolucioniraju područje generativne umjetne inteligencije i osnaže razvojnike da istražuju nove mogućnosti. Otvoravajući pristup moćnim modelima umjetne inteligencije i infrastrukturi, Google omogućuje inovacije i suradnju unutar zajednice razvojnika. S nastavkom poboljšanja i obećanih napredaka, budućnost izgleda obećavajuće za razvoj generativne umjetne inteligencije.
Česta pitanja
- Što je MaxDiffusion?
- MaxDiffusion je kolekcija referentnih implementacija difuzijskih modela, dizajnirana za rad na XLA uređajima. Ti modeli optimiziraju i ubrzavaju specifična radna opterećenja umjetne inteligencije, uključujući fino podešavanje i posluživanje.
- Što je Jetstream?
- Jetstream je pogon razvijen od strane Googlea za pokretanje modela generativne umjetne inteligencije, posebice modela za generiranje teksta. Nudi veću izvedbu po dolru i trenutno je ograničen na podršku za TPUs, dok se očekuje kompatibilnost s GPU-ovima u budućnosti.
- Je li Optimum TPU dostupan za treniranje generativnih modela na TPUs-u?
- Trenutno, Optimum TPU samo podržava pokretanje generativnih modela na TPUs-u. Treniranje generativnih modela na TPUs-u još nije podržano, ali može postati dostupno u budućnosti.
Izvori:
– [TechCrunch](https://techcrunch.com/)
Uz alate spomenute u članku, vrijedi istražiti trenutno stanje industrije generativne umjetne inteligencije, prognoze tržišta i neke od ključnih problema u vezi s ovim područjem.
Industrija generativne umjetne inteligencije zabilježila je značajan rast posljednjih godina, potaknuta napretkom dubokog učenja i neuronskih mreža. Generativni modeli imaju sposobnost generiranja novog sadržaja, poput slika, glazbe i teksta, na temelju uzoraka naučenih iz postojećih podataka. Ova tehnologija ima primjene u različitim industrijama, uključujući umjetnost, zabavu, modu i oglašavanje.
Prema izvješću tvrtke Allied Market Research, globalno tržište generativne umjetne inteligencije očekuje se da će do 2026. godine doseći 11,17 milijardi dolara, rastući po stopi komponirane godišnje stope (CAGR) od 20,5% od 2019. do 2026. Povećana usvajanja generativnih modela u industrije poput zdravstva, automobilske industrije i trgovine pokreću taj rast. Nadalje, napredak tehnologija ubrzanja hardvera, poput TPUs-a i GPU-ova, također gura tržište naprijed.
Međutim, brzi razvoj generativne umjetne inteligencije također donosi neke izazove i etička pitanja. Jedan od problema je potencijal za pristranost u generiranom sadržaju. Generativni modeli uče iz postojećih podataka, i ako su ti podaci pristrani, to se može odraziti u generiranim izlazima. To može imati posljedice u područjima poput prepoznavanja slika, prevođenja jezika i preporuke sadržaja.
Drugi izazov je interpretabilnost generativnih modela. Za razliku od tradicionalnih modela strojnog učenja, koji mogu pružiti objašnjenja za svoje odluke, generativni modeli često nedostaju transparentnost u svom procesu donošenja odluka. Razumijevanje i tumačenje unutarnjeg mehanizma ovih modela je tema aktivnih istraživanja u polju.
Kako biste ostali informirani o najnovijim vijestima i razvoju industrije generativne umjetne inteligencije, možete posjetiti pouzdane izvore poput [TechCrunch](https://techcrunch.com/) ili specijalizirane publikacije o umjetnoj inteligenciji poput AI Trends. Ti izvori pokrivaju širok spektar tema vezanih uz umjetnu inteligenciju, uključujući generativne modele, tržišne trendove i ažuriranja industrije.
S obzirom na to da se polje generativne umjetne inteligencije nastavlja razvijati, bit će ključno rješavati ove izazove, naglašavati etička razmatranja i poticati suradnju među igračima na tržištu. Uvođenjem Googleovih otvorenih alata, prepreka za razvojnike se spušta, otvara put za daljnje inovacije i napredak u generativnoj umjetnoj inteligenciji.
The source of the article is from the blog jomfruland.net