აგენტური AI-ის პოტენციალის განბლოკვა CPU-ზე: Intel Xeon და AMX-ის როლი
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი (AI) AI-ის განვითარების შემდეგ ეტაპად მიიჩნევა, რომელიც LLM-ების მსჯელობის შესაძლებლობებს კონტექსტის ღრმა გაგებასთან აკავშირებს. თუმცა, არსებობს გამოწვევა 'მასპინძელი-აქსელერატორი' ტრაფიკის ზედმეტი დატვირთვის მხრივ, რადგან სისტემებში სულ უფრო მეტი CPU-ზე მომუშავე ხელსაწყო ინტეგრირდება. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, მუშავდება მცირე ენობრივი მოდელები (SLM) და CPU-ები, როგორიცაა Intel Xeon-ის მე-4 და მე-5 თაობა, რომლებიც ინტეგრირებულ AMX ტექნოლოგიას გვთავაზობენ AI მუშაობის
როგორ გავუშვათ მოწინავე LLM-ები ჩვეულებრივ ლეპტოპზე?
ოდესღაც შეუძლებლად მიჩნეული მაღალეფექტური დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) გაშვება ჩვეულებრივ პერსონალურ კომპიუტერებზე დღეს უკვე რეალობაა. სტატია იკვლევს, თუ როგორ ხდის თანამედროვე ტექნოლოგიები, როგორიცაა აპარატურის აჩქარება (მათ შორის Intel Meteor Lake-ის NPU), მცირე ენობრივი მოდელები (SLM) და კვანტიზაცია, შესაძლებელს ამ მიღწევას. განხილულია Microsoft-ის Phi-2 მოდელისა და Intel OpenVINO-ს ინტეგრაციის გამოყენება Intel Core Ultra პროცესორზე, რათა LLM-ები ეფექტურად იმუშაოს საშუალო დონის ლეპტოპებზე.
როგორ გავუშვათ მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის მოდელები ჩვეულებრივ ლეპტოპებზე?
თანამედროვე დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) ძლიერ აპარატურას მოითხოვს, რაც ხელმისაწვდომი ლეპტოპებისთვის გამოწვევას წარმოადგენს. თუმცა, ხელოვნური ინტელექტის საზოგადოება აქტიურად მუშაობს მოდელების ზომის შემცირებაზე და მათ ოპტიმიზაციაზე. ამ მიზნის მისაღწევად გამოიყენება სამი ძირითადი მიდგომა: აპარატურული აჩქარება (მათ შორის Intel-ის ახალი NPU), მცირე ენობრივი მოდელები (SLM) და კვანტიზაცია. ამ სტატიაში განხილულია, თუ როგორ შეიძლება Microsoft Phi-2 მოდელის 4-ბიტიანი კვანტიზაცია Intel OpenVINO-სა და Opti
SyGra: ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა მომზადების პროცესის გამარტივება
ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელებთან მუშაობისას, მონაცემთა მომზადება უსასრულო გამოწვევებს აჩენს. SyGra წარმოადგენს low-code/no-code ფრეიმვორკს, რომელიც ამარტივებს მონაცემთა ნაკრებების შექმნას, ტრანსფორმაციას და ოპტიმიზაციას LLM-ებისა და SLM-ებისთვის, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, ფოკუსირება მოახდინონ მოდელების განვითარებაზე.