業界向けの超圧縮かつより効率的な AI モデル

AI は重要な戦略的柱へと急速に進化しました。それはもはや単なる誇大宣伝ではなく、すでに多くの分野で実際のビジネスに参入しています。しかし、この熱意の一方で、技術的および経済的な現実があります。AI モデル、特に最も強力な大規模言語モデル (LLM) は、大型化し、非常にエネルギーを大量に消費し、効果的に拡張するにはコストがかかるようになってきています。

これらの LLM のサイズの拡大により、コンピューティング リソース、ハイエンド GPU、および広大なクラウド インフラストラクチャに対する需要が増大し続けています。多くの企業にとって、総運営コストは法外に高額です。

量子にインスピレーションを得たテンソル ネットワークは、よりコスト効率の高いアプローチを提供します

これに応えて、AI をよりアクセスしやすく、効率的で、ローカルな状況に適応できるようにする新しいアプローチ、つまり量子にインスピレーションを得たテンソル ネットワークが登場しています。これらのネットワークには、従来の圧縮技術に比べていくつかの利点があります。ますます大規模なモデルを作成する代わりに、テンソル化による既存のモデルの圧縮に焦点が移ります。これは、削減に適したニューラル ネットワーク内の層を特定し、これらの層内の大きな行列を相互接続された小さな行列に分割し、量子化して数値精度を低下させるプロセスです。これにより、パフォーマンスを維持し、効率を大幅に向上させながら、モデルを最大 95% 縮小できます。

この技術の核心は、ニューラル ネットワークの表現を再構築して、ネットワークの完全な機能を維持しながら、不要なパラメーターを削除することです。この手法は、データ ポイント間の最も関連性の高い相関関係のみを特定して保持することによって機能します。

その結果、以前は AI 導入から除外されていたデバイス上で実行できるほどコンパクトな AI モデルが得られます。内部アーキテクチャを簡素化することで、圧縮モデルはクエリをより高速に処理し (1 秒あたりのトークンで測定)、ユーザーの操作、システムの応答、および結果の高速化につながります。エネルギー効率も向上します。推論ごとに必要な操作が少なくなるため、エネルギー需要が最大 50% 削減され、運用コストが削減されます。最後に、ハードウェアに依存しないという決定的な利点があります。これらの超圧縮モデルは、大規模サーバーからエッジ デバイスに至るまで幅広いプラットフォームに展開でき、希少または高価な GPU クラスターやインターネット接続への依存を回避できます。

テンソル ネットワークの理論的基礎は量子力学に由来していますが、AI へのアプリケーションは従来のデジタル インフラストラクチャと完全に互換性があります。このように、量子科学からのアイデアは、従来のコンピューティング環境に直接利益をもたらします。

その結果、元の LLM と同等、場合によってはそれ以上のパフォーマンスを発揮する、はるかに小さな AI モデルが得られます。

クラウドからエッジまで: ローカライズされた AI モデル

これまで、クラウド中心のアーキテクチャが AI 分野を支配してきました。しかし、超圧縮された AI モデルは、このパラダイムを根本的に変えています。はるかに小さく、より効率的で、よりプロセッサーに適しているため、いわゆるエッジでのローカル導入モデルへの移行が可能になります。このアプローチはより実用的であるだけでなく、多くの新しいアプリケーションの可能性も開きます。

例は多くの業界にわたって見られます。たとえば、車両では、トンネルや遠隔地で障害が発生する可能性があるクラウド サービスとは独立して、ナビゲーションと安全のための AI システムを車上で直接実行できます。家電製品やスマート ホーム デバイスは AI 機能をオフラインで提供できるようになり、プライバシーと使いやすさが大幅に向上します。産業オートメーションでは、エッジ AI は機密データを外部に送信することなくマシンを監視し、ワークフローを最適化できます。これは、ライフ サイエンスなどの規制対象分野や、安定したインターネット接続がない場所にとって特に利点です。

医療業界では、最も機密性の高いデータセットの中でも患者記録に関して、プライバシーは中核となる倫理要件です。圧縮された AI モデルにより、複雑なモデルをローカル デバイスまたは安全なプライベート クラウドで実行できるようになり、患者データを組織のファイアウォール内に維持できます。

防衛は圧縮された AI モデルからも恩恵を受けます。現代の軍事作戦は、ドローン、監視システム、戦術的意思決定支援装置からのリアルタイム データ分析にますます依存しています。これらのシステムは安定したクラウドやインターネット接続のない遠隔地や敵対的な地域に導入されることが多いため、ローカル AI ソリューションが不可欠です。

より持続可能な産業プロセスのための圧縮 AI モデル

圧縮 AI モデルの最も説得力のある検証の 1 つは、ヨーロッパの製造工場で行われました。目標は、性能を犠牲にすることなく、自動車部品の製造に使用されるメーカーの既存の AI モデルのサイズを縮小することでした。

高度なテンソル ネットワーク ベースの圧縮方法を使用することで、モデルのサイズが大幅に削減されました。その結果、AI モデルは応答速度が約 2 倍になり、既存のプラント システムへの統合が向上し、モデルの実行にかかるエネルギー消費が約 50% 削減されました。圧縮された AI モデルにより、データをリモート サーバーに送信したり、不安定なインターネット アクセスに依存したりすることなく、ロボット工学、品質管理、メンテナンスなどのローカルでのリアルタイムの意思決定が可能になりました。

無駄のない生産と環境への責任に取り組んでいる製造会社にとって、これらの節約は目に見えるコスト削減だけでなく、よりスマートで効率的な生産へのより迅速な道を意味します。

圧縮 AI は業界に新たな機会をもたらします

製造から手術室に至るまで、圧縮モデルにより、組織は精度を損なうことなく、より迅速な洞察、より優れたエネルギー効率、より優れたデータプライバシーを実現できます。

AI はもはやサイズではなく、創意工夫によって定義されます。圧縮 AI は、機械学習モデルの開発、展開、使用方法における重要な進化を表しています。これはパフォーマンスが低下することを意味するのではなく、業界が現在と将来の両方に対応できる準備ができていることを意味します。

ロマン・オルスは、の共同創設者兼最高科学責任者です。 マルチバースコンピューティング

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