أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة Unconventional AI، التي أسسها Naveen Rao، المدير السابق لقسم الذكاء الاصطناعي في Databricks، مؤخرًا نموذجًا لتوليد الصور يعتمد على بنية حاسوبية جديدة قائمة على المذبذبات، مدعيةً أن هذه التقنية يمكنها تقليل استهلاك طاقة معالجة الاستدلال بما يصل إلى 1000 مرة.
النموذج الذي أصدرته الشركة، والذي يحمل اسم Un-0، هو أداة نظام لتوليد الصور، ويُظهر لأول مرة القدرة التشغيلية الفعلية لتقنيتها. في ورقة بحثية جديدة، شرح فريق البحث بالتفصيل كيف قاموا، من خلال محاكاة برمجية للبنية الجديدة، ببناء نموذج كامل الوظائف لتوليد الصور، بأداء لا يقل عن أحدث نماذج الانتشار الحالية.
وقال راو لموقع TechCrunch: "هذه هي 'Hello World' لنوع جديد من الحواسيب. في العام المقبل، ستبدأون في رؤية بعض الأخبار المثيرة للاهتمام للغاية." نتائج Un-0 تشبه نتائج نماذج توليد الصور مثل Stable Diffusion أو GPT Image 1 من OpenAI، لكن الاختراق الرئيسي يكمن في طريقة التنفيذ. يعتمد النموذج على بنية المذبذبات، وهي مختلفة تمامًا عن الحوسبة التقليدية والرقاقات المستخدمة في نماذج اللغات الكبيرة السائدة. ميزة الحوسبة القائمة على المذبذبات معقدة، لكن وفقًا لراو، يمكن لهذه التقنية في النهاية تقليل استهلاك الطاقة بما يصل إلى 1000 مرة.
حاليًا، معظم البنية التحتية اللازمة لتحقيق هذا الهدف لا تزال قيد الإنشاء. الإصدار الحالي من Un-0 يعمل على محاكاة برمجية لرقاقة المذبذبات من Unconventional، لكن الشركة تخطط لإصدار المخططات الدائرية للرقاقة الفعلية قريبًا. الخطوة التالية هي أن يبدأ الفريق في بناء حزمة الاستدلال الكاملة من الصفر، وفي النهاية توفير القدرة الحاسوبية للخارج مثل الموردين الآخرين.
وقال راو: "سنبني نظامًا جديدًا يتكون من رقاقاتنا. سنشغل نماذج الذكاء الاصطناعي عليها، ونوصلها بكابل الشبكة، وسيرسل المستخدمون مطالبات، وسيخرج النظام نتائج الاستدلال، لكن استهلاك الطاقة سيكون واحدًا على الألف من الأصل." على الرغم من أن عدد موظفي الشركة أقل من 50 شخصًا، مما يجعل هذا الهدف يبدو صعبًا للغاية، إلا أنه بالنظر إلى حجم بناء الذكاء الاصطناعي والتكاليف المتوقعة لتلبية الطلب المتزايد على الاستدلال، قد يكون هذا أحد الحلول القليلة القادرة على معالجة مشكلة الحجم. في رأي راو، سيكون إمداد الطاقة أحد القيود الصارمة لتطوير الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة، وUnconventional هي واحدة من المشاريع القليلة القادرة على مواجهة هذا التحدي.
وقال: "بسبب مشكلة الطاقة، من الصعب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي. سيكون هذا هو القيد الأساسي في السنوات القادمة. لا يمكنك تجاوزه. في النهاية، ستكون هذه مشكلة مقيدة بالطاقة."
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
