Szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) doprowadził do stworzenia modeli o niezwykle zaawansowanych możliwościach, takich jak rozumienie języka i przetwarzanie obrazu. Jednak wdrażanie takich modeli na urządzeniach brzegowych (edge devices) wciąż stanowi wyzwanie. Ograniczenia sprzętowe, takie jak niewielka moc obliczeniowa, ograniczona pamięć czy niska efektywność energetyczna, utrudniają zastosowanie rozbudowanych modeli na urządzeniach powszechnie używanych w codziennym życiu. W miarę jak AI coraz częściej wychodzi poza chmurę, rośnie zapotrzebowanie na lżejsze modele, które mogą działać efektywnie bez poświęcania jakości. Tradycyjnie duże modele obliczeniowe są zbyt zasobożerne, co sprawia, że implementacja na mniejszych urządzeniach staje się niepraktyczna, tworząc lukę w dziedzinie edge computing. Naukowcy od lat szukają skutecznych rozwiązań, aby przenieść AI na „krawędź” bez wyraźnego kompromisu w zakresie wydajności.
Nowa seria modeli GLM-Edge
Zespół badawczy z Uniwersytetu Tsinghua stworzył serię GLM-Edge – rodzinę modeli AI o liczbie parametrów od 1,5 miliarda do 5 miliardów, zaprojektowanych specjalnie z myślą o urządzeniach brzegowych. Modele GLM-Edge łączą w sobie zdolności przetwarzania języka i obrazu, skupiając się na efektywności oraz łatwości dostępu, jednocześnie utrzymując wysoki poziom wydajności. Seria ta obejmuje różne warianty przeznaczone zarówno do konwersacyjnych aplikacji AI, jak i do zastosowań wizualnych, co czyni ją odpowiedzią na ograniczenia sprzętowe urządzeń z ograniczonymi zasobami systemowymi.
GLM-Edge oferuje elastyczne rozwiązania dla różnych przypadków użycia, optymalizując modele pod kątem zadań oraz możliwości sprzętu. Bazując na technologii General Language Model (GLM), seria rozszerza swoją wydajność i modularność na scenariusze wymagające edge computing. W dobie rosnącej popularności urządzeń IoT oraz aplikacji działających na urządzeniach brzegowych, GLM-Edge wypełnia lukę między zaawansowaną AI a ograniczeniami sprzętowymi.
Szczegóły techniczne
Modele GLM-Edge korzystają z zaawansowanych technik optymalizacyjnych, takich jak kwantyzacja i zmiany w architekturze, co czyni je odpowiednimi do pracy na urządzeniach brzegowych. Zastosowanie takich metod, jak destylacja wiedzy i przycinanie (pruning), pozwoliło znacząco zmniejszyć rozmiary modeli przy zachowaniu wysokiej precyzji działania. Modele stosują kwantyzację na poziomie 8-bitowym, a nawet 4-bitowym, co znacząco obniża wymagania w zakresie pamięci i mocy obliczeniowej. Dzięki temu mogą działać na mniejszych urządzeniach, takich jak smartfony, kamery czy systemy wbudowane.
Seria GLM-Edge skupia się na dwóch głównych obszarach: AI konwersacyjnej i zadaniach wizualnych. Modele językowe umożliwiają prowadzenie bardziej złożonych dialogów z mniejszym opóźnieniem, podczas gdy modele wizualne pozwalają na realizację zadań z zakresu widzenia komputerowego, takich jak wykrywanie obiektów czy generowanie opisów obrazów w czasie rzeczywistym. Szczególną zaletą GLM-Edge jest ich modularność – mogą łączyć przetwarzanie języka i obrazu w jednym modelu, co czyni je doskonałym rozwiązaniem dla aplikacji multimodalnych.
Zalety i zastosowania praktyczne
Jedną z największych zalet serii GLM-Edge jest możliwość zastosowania zaawansowanych funkcji AI w znacznie szerszej gamie urządzeń, bez konieczności korzystania z potężnych serwerów w chmurze. Modele te redukują zależność od zewnętrznej mocy obliczeniowej, co przekłada się na większą efektywność kosztową i lepsze bezpieczeństwo danych – przetwarzanie odbywa się lokalnie, bez konieczności przesyłania danych do chmury. Ma to szczególne znaczenie w aplikacjach, gdzie prywatność, niskie opóźnienia i możliwość pracy offline stanowią kluczowe czynniki.
Testy przeprowadzone na GLM-Edge wykazały imponujące wyniki, mimo zmniejszonej liczby parametrów. Na przykład, model GLM-Edge-1.5B osiągnął porównywalne rezultaty z dużo większymi modelami transformerowymi na ogólnych benchmarkach NLP i wizualnych. Seria ta udowodniła również swoje możliwości w zadaniach istotnych dla urządzeń brzegowych, takich jak wykrywanie słów kluczowych czy analiza wideo w czasie rzeczywistym. Oferuje ona doskonały kompromis między rozmiarem modelu, opóźnieniem i dokładnością.
Podsumowanie
Seria GLM-Edge opracowana przez Uniwersytet Tsinghua to istotny krok naprzód w dziedzinie AI na urządzeniach brzegowych. Dzięki modelom łączącym efektywność z możliwościami konwersacyjnymi i wizualnymi, GLM-Edge otwiera drogę do nowych, praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji. Modele te umożliwiają realizację obliczeń AI na urządzeniach lokalnych, co przyspiesza działanie, zwiększa bezpieczeństwo i obniża koszty wdrożeń. W miarę jak AI wkracza w coraz więcej dziedzin życia, seria GLM-Edge stanowi odpowiedź na unikalne wyzwania edge computingu, przybliżając nas do świata, w którym sztuczna inteligencja staje się wszechobecna.