Dirbtinis intelektas (DI) tobulėja nepaprastu tempu. Tai, kas prieš dešimtmetį atrodė kaip futuristinė koncepcija, dabar yra mūsų kasdienio gyvenimo dalis. Tačiau AI, su kuriuo dabar susiduriame, yra tik pradžia. Esminės transformacijos dar laukiama dėl įvykių užkulisiuose – didžiuliai modeliai, galintys atlikti užduotis, kurios kažkada buvo laikomos išskirtinėmis žmonėms. Vienas ryškiausių pasiekimų yra Hunyuan-Large, pažangiausias Tencent atvirojo kodo AI modelis.
„Hunyuan-Large“ yra vienas reikšmingiausių kada nors sukurtų AI modelių, turintis 389 milijardus parametrų. Tačiau tikroji jo naujovė slypi ekspertų mišinio (angl. Mixture of Experts – MoE) architektūroje. Skirtingai nuo tradicinių modelių, AM aktyvuoja tik pačius aktualiausius ekspertai tam tikrai užduočiai optimizuoti efektyvumą ir mastelį. Šis metodas pagerina našumą ir keičia AI modelių kūrimą ir diegimą, todėl sistemos tampa greitesnės ir efektyvesnės.
„Hunyuan-Large“ galimybės
„Hunyuan-Large“ yra reikšmingas dirbtinio intelekto technologijos pažanga. Sukurtas naudojant transformatoriaus architektūrą, kuri jau pasiteisino atliekant įvairias natūralios kalbos apdorojimo (NLP) užduotis, šis modelis yra ryškus dėl to, kad jame naudojamas MoE modelis. Šis naujoviškas metodas sumažina skaičiavimo naštą, nes kiekvienai užduočiai atlikti suaktyvinami tik patys tinkamiausi ekspertai, todėl modelis gali įveikti sudėtingus iššūkius ir optimizuoti išteklių naudojimą.
Su 389 milijardais parametrų „Hunyuan-Large“ yra vienas reikšmingiausių šiandien prieinamų AI modelių. Jis gerokai lenkia ankstesnius modelius, tokius kaip GPT-3, kuris turi 175 milijardus parametrų. „Hunyuan-Large“ dydis leidžia valdyti sudėtingesnes operacijas, tokias kaip gilus samprotavimas, kodo generavimas ir ilgo konteksto duomenų apdorojimas. Šis gebėjimas leidžia modeliui spręsti daugiapakopes problemas ir suprasti sudėtingus ryšius dideliuose duomenų rinkiniuose, o tai suteikia labai tikslius rezultatus net sudėtingais scenarijais. Pavyzdžiui, Hunyuan-Large gali sugeneruoti tikslų kodą iš natūralios kalbos aprašymų, su kuriais susidūrė ankstesni modeliai.
„Hunyuan-Large“ skiriasi nuo kitų AI modelių tuo, kaip jis efektyviai valdo skaičiavimo išteklius. Modelis optimizuoja atminties naudojimą ir apdorojimo galią, naudodamas tokias naujoves kaip KV talpyklos glaudinimas ir ekspertų specifinio mokymosi greičio mastelio keitimas. KV talpyklos suspaudimas pagreitina duomenų gavimą iš modelio atminties, pagerina apdorojimo laiką. Tuo pačiu metu ekspertų mokymosi greičio mastelio keitimas užtikrina, kad kiekviena modelio dalis mokytųsi optimaliu greičiu, leidžianti išlaikyti aukštą našumą atliekant įvairias užduotis.
Šios naujovės suteikia Hunyuan-Large pranašumą prieš pirmaujančius modelius, tokius kaip GPT-4 ir Llama, ypač atliekant užduotis, kurioms reikalingas gilus konteksto supratimas ir samprotavimas. Nors tokie modeliai kaip GPT-4 puikiai kuria natūralios kalbos tekstą, Hunyuan-Large mastelio, efektyvumo ir specializuoto apdorojimo derinys leidžia susidoroti su sudėtingesniais iššūkiais. Jis tinka užduotims, kurios apima išsamios informacijos supratimą ir generavimą, todėl tai yra galingas įrankis įvairiose programose.
AI efektyvumo didinimas naudojant MoE
Daugiau parametrų reiškia daugiau galios. Tačiau šis metodas teikia pirmenybę didesniems modeliams ir turi neigiamą pusę: didesnės sąnaudos ir ilgesnis apdorojimo laikas. Didėjant AI modelių sudėtingumui, padidėjo skaičiavimo galios poreikis. Dėl to padidėjo sąnaudos ir sulėtėjo apdorojimo greitis, todėl reikėjo efektyvesnio sprendimo.
Čia atsiranda ekspertų mišinio (angl. Mixture of Experts – MoE) architektūra. MoE reiškia dirbtinio intelekto modelių veikimo pokyčius, siūlydama efektyvesnį ir labiau keičiamą požiūrį. Skirtingai nuo tradicinių modelių, kuriuose visos modelio dalys yra aktyvios vienu metu, MoE suaktyvina tik specializuotų modelių poaibį. ekspertai remiantis įvesties duomenimis. Tinklas nustato, kurie ekspertai reikalingi kiekvienai užduočiai, sumažinant skaičiavimo apkrovą ir išlaikant našumą.
AM privalumai yra didesnis efektyvumas ir mastelio keitimas. Suaktyvinus tik atitinkamus ekspertus, Ūkio ministerijos modeliai gali apdoroti didžiulius duomenų rinkinius nedidindami kiekvienos operacijos skaičiavimo išteklių. Tai lemia greitesnį apdorojimą, mažesnes energijos sąnaudas ir sumažina išlaidas. Sveikatos priežiūros ir finansų srityse, kur didelės apimties duomenų analizė yra būtina, bet brangi, AM efektyvumas keičia žaidimą.
MoE taip pat leidžia modeliams geriau keistis, nes dirbtinio intelekto sistemos tampa sudėtingesnės. Su AM ekspertų skaičius gali augti proporcingai nedidinant išteklių poreikio. Tai leidžia MoE modeliams valdyti didesnius duomenų rinkinius ir sudėtingesnes užduotis, tuo pačiu valdant išteklių naudojimą. Kadangi dirbtinis intelektas yra integruotas į realaus laiko programas, pvz., autonomines transporto priemones ir daiktų interneto įrenginius, kur greitis ir mažas delsimas yra labai svarbūs, Ūkio ministerijos efektyvumas tampa dar vertingesnis.
Hunyuan-Large ir Ūkio ministerijos modelių ateitis
„Hunyuan-Large“ nustato naują DI veikimo standartą. Šis modelis puikiai atlieka sudėtingas užduotis, tokias kaip daugiapakopis samprotavimas ir ilgo konteksto duomenų analizė, greičiau ir tiksliau nei ankstesni modeliai, tokie kaip GPT-4. Dėl to jis labai efektyvus programoms, kurioms reikia greitų, tikslių ir kontekstą suvokiančių atsakymų.
Jo pritaikymas yra platus. Tokiose srityse, kaip sveikatos priežiūra, „Hunyuan-Large“ yra vertinga duomenų analizėje ir DI pagrįstoje diagnostikoje. NLP jis yra naudingas atliekant tokias užduotis kaip jausmų analizė ir apibendrinimas, o kompiuterinio matymo atveju jis taikomas vaizdo atpažinimui ir objektų aptikimui. Dėl galimybės valdyti didelius duomenų kiekius ir suprasti kontekstą jis puikiai tinka šioms užduotims atlikti.
Žvelgiant į ateitį, Vidaus reikalų ministerijos modeliai, tokie kaip Hunyuan-Large, vaidins pagrindinį vaidmenį AI ateityje. Kadangi modeliai tampa sudėtingesni, didėja labiau keičiamo dydžio ir efektyvesnės architektūros poreikis. MoE leidžia AI sistemoms apdoroti didelius duomenų rinkinius be pernelyg didelių skaičiavimo išteklių, todėl jie yra efektyvesni nei tradiciniai modeliai. Šis efektyvumas yra būtinas, nes debesyje pagrįstos AI paslaugos tampa vis labiau paplitusios, leidžiančios organizacijoms išplėsti savo veiklą be didelių išteklių reikalaujančių modelių.
Taip pat atsiranda naujų tendencijų, pavyzdžiui, krašto AI ir personalizuotas AI. Naudojant krašto AI, duomenys apdorojami vietoje įrenginiuose, o ne centralizuotose debesų sistemose, todėl sumažėja delsos laikas ir duomenų perdavimo išlaidos. Tam ypač tinka ŪM modeliai, siūlantys efektyvų apdorojimą realiu laiku. Be to, suasmenintas dirbtinis intelektas, maitinamas MoE, galėtų veiksmingiau pritaikyti naudotojų patirtį – nuo virtualių asistentų iki rekomendacijų variklių.
Tačiau, kadangi šie modeliai tampa galingesni, kyla iššūkių, kuriuos reikia spręsti. Dėl didelio Ūkio ministerijos modelių dydžio ir sudėtingumo vis dar reikia didelių skaičiavimo išteklių, o tai kelia susirūpinimą dėl energijos suvartojimo ir poveikio aplinkai. Be to, tobulėjant dirbtiniam intelektui labai svarbu, kad šie modeliai būtų sąžiningi, skaidrūs ir atskaitingi. Norint užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų naudingas visuomenei, reikės spręsti šias etines problemas.
Esmė
AI sparčiai vystosi, o tokios naujovės kaip Hunyuan-Large ir MoE architektūra pirmauja. Gerindami efektyvumą ir mastelį, MoE modeliai daro AI ne tik galingesnį, bet ir prieinamesnį bei tvaresnį.
Pažangesnių ir efektyvesnių sistemų poreikis auga, nes dirbtinis intelektas plačiai taikomas sveikatos priežiūros ir autonominėse transporto priemonėse. Kartu su šia pažanga atsiranda ir pareiga užtikrinti, kad dirbtinis intelektas vystytųsi etiškai, tarnaudamas žmonijai sąžiningai, skaidriai ir atsakingai. „Hunyuan-Large“ yra puikus AI ateities pavyzdys – galingas, lankstus ir pasirengęs skatinti pokyčius įvairiose pramonės šakose.
